随着数据信息的迅速膨胀,现代基于von Neumann架构的计算机正面临着严峻的挑战,像人脑一样能够对信息进行学习、记忆和灵活处理的智能计算机是未来计算机发展的方向和目标.人脑几乎控制着人类所有复杂的生命活动,大脑神经元间的信息传递依赖于名为"突触"的结构,其突出特点——突触可塑性是学习与记忆的重要分子基础,因此突触仿生和突触可塑性模拟被认为是实现高效类脑人工神经网络的第一步.忆阻器作为第4种基本电路元件,拥有独特的类神经突触非线性电学传输特性,它的出现和发展为实现这一目标提供了可能.本文全面总结了近年来各科研小组使用不同的忆阻器件和各种实验方法成功模拟的突触可塑性,包括按记忆时间长短分类的短时程可塑性(双脉冲抑制、双脉冲易化、强直后增强)和长时程可塑性,以及放电时间依赖可塑性、放电速率依赖可塑性、经验学习、非联想性学习功能,还有用多个忆阻器及其他基本元器件(电阻、电感、电容、晶体管等)复合模拟的联想性学习、突触缩放等复杂功能,对比了不同器件的优缺点.最后,简述了当前忆阻器研究存在的问题和挑战,并对忆阻器在突触仿生中的研究前景进行了展望.