随着大数据时代的到来,传统计算机需要处理的信息量呈几何形式倍增,因而当前的Von-Neuman架构计算机面临巨大挑战,导致模拟人脑来开发新型架构计算机迫在眉睫。忆阻器具有优异的电导调控能力,能够模拟生物突触的特性,成为构建下一代神经形态计算芯片的基础候选器件之一。然而,忆阻器作为人工电子突触,其阻变及突触特性仍需进一步优化,以满足神经形态器件的需求。本文从功能层材料优选及掺杂改性的角度来设计制备忆阻器,研究其阻变性能和突触特性,为类脑计算领域的发展提供硬件基础。首先,通过对功能层氧化硅进行Li元素掺杂设计,并采用磁控溅射法制备了掺杂Li元素含量为20.1%的Pt/LiSiOx/TiN器件。研究发现该器件随着限制电流（Compliance Current）的增大（0.6 m A、1 m A、3 m A）,低阻态（LRS）电流分布范围稳定,高阻态（HRS）电流的波动范围增大,由此证明Li离子参与了阻变过程,导电细丝断开时Li离子在靠近TiN电极一侧大量聚集。由此,提出了Li离子导电机制,构建了离子导电模型来阐明Pt/LiSiOx/TiN器件的阻变机理。进一步,由于Li离子在功能层和TiN电极界面聚集,Pt/LiSiOx/TiN忆阻器表现出良好的电导可调制特性,因而成功实现了长时程增强（LTP）、长时程抑制（LTD）和双脉冲易化（PPF）等突触功能。最后,将忆阻器应用于手写数字模式识别的神经网络仿真,识别准确率高达84.7%。其次,论文研究了基于新型二维材料黑磷（Black Phosphorus）纳米片的Ag/BP@Pb（NO3）2/ITO忆阻器。采用湿化学法BP与Pb（NO3）2复合作为器件功能层,与未经过Pb（NO3）2溶液的处理的Ag/BP/ITO器件相比,Pb（NO3）2的包裹提高了器件的阻变性能和稳定性。研究表明,Ag/BP@Pb（NO3）2/ITO器件直流耐受性高于100次,阻变窗口值大于10~2。进一步,Ag/BP@Pb（NO3）2/ITO器件在直流和脉冲条件下均具有良好的电导可调控特性,成功模拟了生物突触的LTP、LTD、PPF、STDP（尖峰时刻依赖可塑性）等突触特性。此外,论文还设计制备了Al/BP/ITO忆阻器,阻变窗口接近10~4,比Ag/BP/ITO器件提高了两个数量级。经电流机制拟合发现,Al/BP/ITO器件具有更大的界面接触势垒,这是阻变窗口大的主要原因。以上研究为功能层为BP的忆阻器在人工神经网络学习领域的应用提供了实验依据。综上所述,本论文采用LiSiOx与二维BP作为功能层,通过结构设计及掺杂改性等策略制备了Pt/LiSiOx/TiN和Ag/BP@Pb（NO3）2/ITO忆阻器。Li元素掺杂和新型二维BP的引入均能获得电导可调且突触特性优异的忆阻器,并能够应用于神经网络数字手写识别,这为神经形态器件的研制提供思路,也为类脑计算研究的发展奠定科学基础。