本文主要讨论了在高非线性系数条件下的随机系统的稳定化问题.全文共分为两部分.在第一部分中,我们讨论了以下一满足高非线性系数条件的随机耦合系统:#12#12其中,xi（s）=（xi（1）（s）,xi（2）（s）,…,xi（m）（s））T是在s时刻的状态向量,fi,gi:Rm×R+→Rm是连续函数,可微函数aih（s）表示耦合强度.函数Hih表示顶点i对顶点h的影响.我们利用基尔霍夫矩阵树定理和高非线性相关理论,得以实现其在有限时间内的稳定性问题.在第二部分中,我们研究了一类带马氏切换的满足高非线性系数条件的随机系统稳定化问题,具体地说,对于不稳定的满足高度非线性增长条件的混合随机系统:dZ（s）=q（Z（s）,r（s）,s）ds+p（Z（s）,r（s）,s）dB（s）,s≥0,（6）我们希望是在漂移项设计一款控制器U（Z（s）,r（s）,s）以达到系统稳定dZ（s）=[q（Z（s）,r（s）,s）+U（Z（s）,r（s）,s）]ds+p（Z（s）,r（s）,s）dB（s）,s≥0,（7）其中,控制器U（Z（s）,r（s）,s）作用于离散时间状态,它的形式如下#12这里Z（s）=（Z1（s）,Z2（s）,…,Zm（s））T同样是在s时刻的状态向量,q,p:Rm×S×R+→Rm,初始值Z（0）=Z0,n=0,1,2,…,ψ（s）=[s/τ]τ,τ是两个连续观测之间的时间间隔,T是控制周期,π是控制的工作时间宽度,0＜π＜T。与一般处理混合随机系统稳定性的方法不同.我们主要比较了基于离散观测的具有高非线性系数条件的两个受控系统,即周期性间歇的受控随机混合系统与具有周期性连续的受控随机混合系统,而不是李雅普诺夫泛函方法.