本文研究一类含有混合时滞(mixedtimedelays)和随机参数的复杂网络的状态估计与同步分析问题。所考虑的复杂网络模型既含有离散时滞又含有无穷分布时滞，且离散时滞和无穷分布时滞均依赖于某一马尔科夫链(Markovchian)，即网络系统时滞是马尔科夫模态依赖的。此外，还考虑了网络节点受维纳过程(Wienerprocess)的影响。论文首先研究上述模态依赖于马尔可夫链的网络系统的状态估计器的设计问题。通过构造网络的估计系统，选择合适的状态估计增益矩阵，获得网络系统的全阶状态估计器。进一步，通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函和一些新的分析技巧，导出了网络系统节点在均方意义下同步的一些充分条件。所导出的状态估计器的存在性以及同步条件均能表示成线性矩阵不等式(LMI)的形式，从而可借助于MatlabLMIToolbox有效地进行求解。最后，给出两个数值例子说明所提出理论的有效性和可应用性。值得指出的是：许多现存的结果是我们的特殊情形。　　 全文共由三个部分组成：第一部分，简要概述时滞的复杂网络研究的相关背景和意义，接着介绍时滞复杂网络动力学研究工作的进展，最后阐述了本文所要做的主要工作。第二部分，首先引入了所要考虑的复杂网络模型，通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函和一些新的分析技巧，研究了复杂网络系统的状态估计问题，导出了系统状态估计器存在的LMI条件，数值例子说明我们提出方法的有效性。第三部分，进一步研究了复杂网络均方同步(或均方指数同步)问题，应用Lyapunov理论并利用随机分析的一些技巧，得到了系统同步(或指数同步)的一些充分性判据。一个数值例子被用来说明我们的方法。最后，我们给出简短的总结和展望。