迄今，复杂非线性系统动力学的重大课题之一既是对具有周期性与非周期性复杂网络的控制与稳定的研究，近年来关于这方面的研究受到了国内外许多学者的广泛关注。本文主要讨论了非线性时滞系统复杂网络在有限时间上的稳定性问题、时滞神经网络脉冲与间歇控制下的同步问题以及多智能体的一致性问题。　　首先，绪论部分对于全文的立论、研究目的及意义进行了大致地介绍。对神经网络动力学系统的国内外研究概况与研究方法做了简单地概括，并阐述了时滞神经网络周期与非周期同步的研究现状与研究意义，提出了本文的研究内容。　　在第二章中，我们主要研究了无向网络的同步控制问题与具有分布耦合时滞的等度复杂网络的间歇控制同步。应用不等式分析方法和Barbalat引理，结合牵制控制和自适应反馈控制机制，建立了具有自适应耦合权重的无向动力网络完全同步的判别准则。同时，利用不等式技巧和分析方法，建立了网络全局指数同步的判别依据，并以此为基础得到了关于控制增益及控制时间率的同步可行域。　　第三章主要分析了具脉冲控制时变时滞竞争神经网络同步问题。利用Lyapunov稳定方法和矩阵不等式理论提出了系统实现同步的线性矩阵不等式条件与有界时变时滞指数同步的条件，并指出指数同步条件依赖时滞、反馈矩阵和脉冲区间。通过数值实例验证了理论结果的正确性和有效性。　　在第四章中讨论了间歇控制下时滞竞争神经网络的全局指数同步问题。利用Lyapunov函数法和微分不等式分析方法，研究了时滞竞争神经网络的全局指数同步条件，并建立了相应的判别准则。最后，给出了数值实例来验证本章结果的正确性和有效性。　　第五章我们主要研究了具有通讯限制和非线性前馈动力行为的高阶多智能体系统的一致性。首先，不同于先前的工作，本章节提出了非周期间歇控制策略。其次，提出了一种低增益控制协议并给出了多智能体系统在该控制协议下达到一致的充分条件。最后，通过数据模拟来说明控制方法的可行性和理论的正确性。