基因调控网络通过调节基因表达机制来影响生物的繁殖、遗传和变异,内部基因、蛋白质、小分子相互调控制约,平衡了生物系统的演化.通过研究基因调控网络的状态估计问题,可以更加深入地了解基因调控网络内部基因、蛋白质和小分子之间的演化规律.本论文分别探讨了离散型和连续型基因调控网络的状态估计问题,所考虑的基因调控网络涉及离散时滞和分布时滞,且含有系统噪声和测量噪声.主要研究内容如下:第一章介绍了基因调控网络的研究背景及意义、基因调控网络的模型分类以及基因调控网络的状态估计问题的研究现状.第二章研究了带有噪声的离散型基因调控网络的状态估计问题,为了节省网络通信资源,在状态估计器的构造中引进事件触发机制.通过构造李雅普诺夫泛函,并利用一些新的分析技术,导出了估计误差系统最终有界的充分条件,在此基础上进一步解决了状态估计器的设计问题.数值模拟验证了理论结果的有效性.第三章研究了具有间歇输出的离散型基因网络的状态估计问题,在此情况下,网络输出具有间歇性,在一个周期内只有部分时间能采集到网络的输出.利用迭代法以及矩阵不等式技术,导出了估计误差系统指数收敛的充分条件,数值模拟验证了理论结果的有效性.第四章研究了具有无穷分布时滞的连续型基因调控网络的状态估计问题,在状态估计器的构造中引进事件触发机制,导出了估计误差系统最终有界的充分条件,同时得到估计增益矩阵.另外,利用分析技巧排除了可能出现在连续系统中的Zeno行为,数值模拟验证了理论结果的有效性.