耦合神经网络系统的同步是当今研究的主要内容之一，已经渗透到通信系统、电子系统、生物系统等各个领域，因此，许多学者致力于这个领域的研究并取得了一些重要的理论成果。特别是近年来，随着非线性科学的深入研究，同步的概念和理论基础日趋完善，并且能够从理论上严格的给出实现同步的条件。本文主要是在Hopfield型神经网络模型的基础上，研究了含有线性控制的耦合神经网络的同步问题。首先介绍了不含时滞的Hopfield型神经网络模型，并对此模型进行了理论分析；其次，随着同步研究的发展，脉冲控制耦合神经网络的同步问题得到进一步研究，通过对网络系统和同步条件进行了修改及构造了一个合适的脉冲控制器，在脉冲控制理论及李雅普诺夫稳定性理论的帮助下，推导出脉冲控制耦合神经网络的指数同步条件；最后研究了复杂神经网络的同步问题，通过构造一个合适线性反馈控制器，推导出耦合神经网络同步的条件。本文的研究方法和结论对以后研究神经网络同步问题在实现方面具有一定的指导作用。