【摘 要】
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复杂网络在模式识别、图像处理、人工智能、信号处理等诸多领域有着广泛的应用.在复杂网络中经常会遇到驱动一响应网络的同步问题，如果无法保证复杂网络的同步性，则无法实现复
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复杂网络在模式识别、图像处理、人工智能、信号处理等诸多领域有着广泛的应用.在复杂网络中经常会遇到驱动一响应网络的同步问题，如果无法保证复杂网络的同步性，则无法实现复杂网络的相关应用.因此，本文所讨论的同步控制问题具有一定的理论价值和实际意义. 本文讨论了几类时滞驱动一响应网络的同步控制分析问题.(1)讨论了具有比例时滞和非线性耦合的驱动一响应网络同步问题.通过对时间进行变量代换，将比例时滞转换为常数时滞，构造Lyapunov泛函，运用不等式分析技巧等方法，得到了使该网络稳定的条件，可以看做是文献[17]在比例时滞上的推广.(2)研究了具有比例时滞的静态神经网络同步问题.通过构造Lyapunov泛函和运用不等式分析技巧，得到了使该网络模型指数型同步的条件，相关结果可以看作静态神经网络耦合控制问题在比例时滞情形下的扩展.(3)研究了关于具有饱和性耦合控制的驱动一响应系统滞后准同步问题.通过构造Lyapunov泛函，运用矩阵测度和不等式分析技巧获得了使系统准同步的条件，可以看作两个耦合时滞系统滞后准同步问题在参数失配情形下的推广.通过设计耦合矩阵的方式处理系统准同步问题，使结果不会过于保守.
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