现如今,随着网络技术的迅猛发展,复杂网络的相关研究因其在诸多应用领域中的实用性和广泛性而受到学者们的普遍关注。尽管复杂网络的动力学行为众多,但网络同步在其中占有重要的地位。尤其是网络的耦合同步以其控制操作简便、实际中易于实现等优势而受到了广大学者们的青睐。本文重点讨论了复杂时空网络的耦合同步问题,研究的具体内容如下:针对时滞时空网络的耦合同步问题进行了研究。首先,构造了由一类具有电刺激的神经元所构成的时滞时空网络。进一步利用稳定性定理以及Lipschitz条件,设计了合适的Lyapunov-Krasovskii泛函数以及耦合系数的自适应律,获得了时滞时空网络耦合同步的条件。最后,利用仿真模拟验证了该同步方案的可行性。在此基础上,对含有未知参数的不确定时滞时空网络间的耦合同步以及未知参数的识别问题进行了研究。针对含有未知参数的时滞时空网络设计了合适的LyapunovKrasovskii泛函数以及未知参数的识别律,从而获得了时滞时空网络的同步条件,并且网络中的未知参数也被准确地识别。以Hindmarsh-Rose神经元作为网络节点进行仿真模拟,验证了该同步方案的有效性。由于该同步方案考虑了网络结构复杂所引起的参数不确定性以及网络节点间耦合存在的时滞效应等实际因素,因此,具有一定的实用性。