中文摘要：

针对耦合不确定复杂动态网络的强化同步控制问题，采用分层协同控制策略，内层采用滑模变结构控制器以克服网络节点动力系统内部耦合的不确定性，外层基于复杂动态网络各节点的度分布、介数与聚类系数等拓扑特性的综合分析，构建模糊滑模切换机制与同步协同控制权系数的偏好函数以克服复杂动态网络外耦合的不确定性；通过设计各节点滑动模态的偏好函数与演化规则，探索耦合不确定复杂动态网络的分层协同滑模控制，阐明子节点滑动模态切换机制与复杂网络同步行为的关联关系，揭示复杂动态网络系统拓扑特性和子节点动力系统与复杂动态网络同步演化行为的内在机制。为耦合不确定复杂动态网络系统的实际应用提供思路。

结论摘要：

复杂动态网络是一类具有丰富动力学特征的网络系统，其同步现象是一种非常普遍而重要的非线性现象，在系统保密通讯、大脑神经网络工作机理等领域起着重要的作用。理解网络拓扑结构对理解系统物理动态过程及其系统性能的改善有着重要的理论意义与应用价值。通过研究，取得了一下几方面成果。首先，构建了基于分层协同滑模牵制控制策略的耦合不确定复杂动态网络系统框架，并以一类不确定多时滞系统作为子节点，提出了一种虚拟状态反馈控制与滑模变结构控制相结合的控制结构，得到了全局稳定性的一个与时滞无关的充分条件。在此基础上，针对一类不确定混沌系统，结合主动控制与虚拟反馈控制理论，提出了一种基于虚拟控制的主动滑模控制器，实现了不确定Lu混沌系统的同步控制。其次，从人类动力学探寻了人类活动复杂动态网络的耦合关系，以帕菲克国际健身俱乐部登记会员登陆信息为实证实例，分析了不同对象在健身运动模式下登录间隔时间的分布特性，探讨了分组群体的概率分布 值与活跃度之间存在非线性的变化关系。在此基础上，建立了基于复杂网络群体非线性学习的知识传播模型。最后，针对不确定复杂网络牵制子节点的滑动模态切换机制与控制问题，通过分析不确定滑模变结构控制系统的实际滑动模态与理想滑动模态的实时差距，给出了一种估计不确定滑模控制系统的不确定性的方法，提出了一种扰动动态补偿趋近切换机制；分析了不确定滑模变结构控制系统的离散调制效应的动力学特性，其主要结论是对于不存在不确定性的离散滑模控制系统，系统经过有限时间步后，系统切换函数将进入二周期点；对于不确定性离散滑模控制系统，在满足一定条件下，经有限时间步长后系统切换函数将到达一个稳定区域，并得到了系统最终状态的一个描述。