非线性系统中的控制和同步是最近几年复杂系统动力学行为研究的一个热点。对于两个分别在做混沌运动的非线性系统,如何使它们达到同步是非常有意义的工作。其中一个非常有意思的研究方向就是如何使分数阶动力学系统达到同步。研究表明,复系统在一些特殊背景下,可以更有效地刻画现实世界里的物理现象和行为演变。因此,如何使分数阶复混沌系统达到同步,无疑是非常值得研究的。同时,在实际应用中,系统的不确定性和外部扰动是不可避免的,这个因素使得理想模型无法精确的描述实际系统。因此,如何有效的估计出未知系统的模型,也是非常有趣而且非常有意义的工作。基于以上背景,本文首先概述了混沌系统和复杂网络,其中包括混沌控制与同步研究的起源、研究现状以及经典方法等,并对分数阶复混沌系统的现有成果做了一个简单的梳理总结。然后对如何减少独立的分数阶复混沌系统同步时的抖振,提出了一套有效的解决方案;设计了一种具有分数阶滑模面的主动滑模控制器,完成了两个独立的分数阶复混沌系统之间的同步。进一步地,对如何更好地估计系统中的未知非线性部分,提出了有效的解决方案,并实现了分数阶复混沌系统的模相同步。本文将从以下两个方面来进行研究:1.基于主动控制和滑模控制,研究和分析了分数阶复混沌系统的控制与同步。文中在研究分数阶复混沌系统的同步过程中主要考虑两个待解决的问题。一、在现实世界中,混沌系统会存在不确定的部分和外部环境干扰,如何有效的去解决这个问题。二、怎样设计出有效的滑模控制器,其中最主要的工作是如何有效的结合主动控制思想和滑模控制,设计出一个具有新颖的分数阶滑模面的主动滑模控制器,并最终完成两个分数阶复混沌系统之间的同步。最后进行一系列理论证明以及仿真实验,验证了所设计控制器的可靠性和可行性。2.基于RBF神经网络和滑模控制,研究和探讨了分数阶复混沌系统在模空间以及相空间上的控制与同步(模相同步)的问题。本文在研究该问题时主要从两个方面来进行分析和研究:一、针对分数阶复混沌系统中未知的非线性函数,如何使用RBF神经网络对其进行逼近;二、如何将滑模控制的思想和RBF神经网络有效的结合在一起,设计出一种神经滑模控制器,并且可以实现分数阶复混沌系统在模空间以及相空间上的同步(模相同步)。最后对上述工作进行了相应的理论证明和实验分析。