随着复杂网络近年来的迅速发展,相关的同步控制问题成为控制领域的研究热点.设计合适的控制器是控制复杂系统达到同步最基础的方法之一,许多学者提出了不同的控制策略.研究发现利用量化控制和非线性反馈控制研究复杂系统的同步性质,所得结果减少了控制过程中对耦合强度的依赖性和解决了同步控制过程中出现的非线性问题;另外,引入M锥方法研究复杂系统的同步问题可降低用线性矩阵不等式方法设计的复杂度.因此利用上述方法研究复杂系统的同步问题有重要的理论价值和实际意义.然而上述几种方法在复杂系统同步控制研究中尚未得到充分重视.本文在已有成果的基础上,引入上述几类控制方式研究了复杂系统的完全同步、ψ类型同步和脉冲同步问题.基于不同的控制方式,本文分析了几类复杂系统的同步性:第一部分讨论了混沌系统的完全同步,应用比较定理和Lyapunov稳定性理论,通过设计周期性切换静态对数量化控制器以及平均时间耦合强度,建立了系统状态达到全局指数稳定的同步准则,揭示了量化效应及平均时间耦合强度与系统同步的内在规律.第二部分研究了忆阻竞争神经网络的ψ类型同步,通过设计非线性反馈控制器和相应Lyapunov函数,利用微分包含理论及一些引理,获得了网络在控制器作用下的同步准则,解决了存在的非线性问题,同时表明网络同步是在一个一般框架内进行的,其结果更具有一般性.第三部分研究了忆阻时滞神经网络的脉冲同步,通过设计混合脉冲时滞控制器,引入M锥的性质,利用微分包含理论及一些引理,考虑初始条件和时滞对系统的影响,给出了网络实现同步的新准则,同步分析过程中发现M锥方法可以降低基于线性矩阵不等式方法设计的复杂度.