自激行为是神经系统产生的一种重要的自发群体放电活动，不仅与睡眠状态的转换、生物节律等基础功能相关，还参与记忆、认知、学习等多种高级功能。大脑神经元间的信息交互经由突触完成，有证据表明突触耦合动力学对神经群体的联合放电活动有显著的调节作用。但目前为止，突触耦合对神经系统自激行为调控的研究尚不完善，开展相关研究对大脑功能机制的理解具有重要意义。在本学位论文中，我们利用计算神经科学研究方法，通过建立随机神经元网络数学模型，较系统地探索了网络结构与突触传输动力学对神经元网络自激行为产生与维持的调控作用，获得以下主要研究结果：　　首先，我们研究了网络结构对神经元网络自激行为的影响，发现神经元网络只在一定的网络连接概率范围内产生自激行为，并且自激行为的维持时间随着连接概率的增加先变长后缩短。在同一连接概率下，自激行为的维持时间随着网络尺度的增大而变长。　　第二，我们系统地研究了突触耦合对神经群体自激行为的调节作用。我们发现突触耦合对自激行为的调控主要体现在突触强度分布与突触传输延迟两方面。其中，增大耦合强度分布的均值或标准差均可提高神经元网络的自维持时间；兴奋性与抑制性突触传输延迟对自激行为具有相反的调控作用：增大兴奋性传输延迟有助于自激行为的维持，而抑制性突触延迟过长则令网络不能产生群体自激放电。此外，我们的结果还证实，增加神经元的不应期可显著地抑制网络自激行为的产生与维持。　　第三，我们进一步研究了网络放电不规则性、同步性与群体自激行为之间的关系。通过对不同连接概率下网络模型的峰峰间距变异系数、自维持时间以及一致性指标的统计分析，发现神经元网络放电活动的不规则性与自维持时间的呈正相关；而对于网络同步性与自激行为的关系我们没有得到一致的结论。　　综上所述，通过构造突触耦合强度服从对数正态分布的神经元网络模型，我们发现网络结构、突触耦合强度、网络放电模式等在自激行为的形成与维持中具有重要作用。这些结果不仅加深了对神经系统信息处理机制的理解，也为生理实验提供了理论指导或验证。