众所周知，复杂网络在很多领域都有着十分广泛的应用，如WWW，Internet，神经网络，等等。因此，关于复杂网络的研究方兴未艾，包括建模、同步原理设计以及参数和拓扑结构识别等。迄今为止，对于复杂网络的研究主要以固定的拓扑结构为主。然而在实际应用中，多个子网络之间也存在着链接进而形成网络群结构，如局域网组成的全局网。同时，网络群的节点数目或增加或减少，节点之间的链接也可以是动态变化的，这都导致了网络群的拓扑结构时时在改变。所以，深入研究时变网络群的同步、参数识别和拓扑结构识别，更具有学术价值和应用前景。本文的主要内容包括：　　首先，以超混沌的双环掺铒光纤激光器系统为节点，构造了四个异构的复杂子网络，并进一步组成时变网络群。基于Lyapunov稳定性定理，优化设计出时变网络群的同步原理，给出节点控制器一般表达式。数值模拟结果显示，尽管网络群的拓扑结构不断在变，但仍可实现网络群内所有异构子网络的实时同步，表明所设计的同步原理是合理的和高效的。　　其次，以Haken-Lorenz激光混沌系统作为节点，构造了由四个复杂子网络所组成的时变网络群。基于Lyapunov函数，理论设计了节点控制器和参数识别定律。模拟结果表明，网络群拓扑结构的变化不仅能被快速跟踪，进而实现时变网络群的实时同步，而且节点动力学方程中的未知参数也能被精确地识别出来。　　最后，以Lü混沌系统作为节点，构造由四个异构复杂子网络所组成的网络群，特别是网络群的拓扑结构（包括内、外耦合矩阵元）是不确定的。同样基于Lyapunov函数，设计了合理的节点控制器以及内、外耦合矩阵元的识别定律。数值结果证明，既快速地实现时变网络群内所有异构子网络的同步，也将耦合矩阵元（网络群拓扑结构）精确地识别出来。表明所设计的时变网络群同步原理和拓扑结构识别法则是有效地。　　目前，时变网络群的研究是一个热点，但一些相应的理论和技术还尚未成熟。因此，针对时变网络群的同步技术和参数及拓扑结构的识别等进行更深入地研究，有着重要的意义。但愿本文的初步结果能为复杂网络领域的研究和发展提供一些有价值的参考和借鉴。