由于同步现象在生活中广泛存在，对混沌同步的研究已经成为了当前的研究热点，它被应用到了社会的各个领域，如：保密通信，参数识别等。随着研究深入，混沌科学的应用发展到了如何有效的去利用混沌。非线性系统和耦合而成的复杂网络都具有非常复杂的动力学行为，如何运用混沌同步的方法去研究这两类系统的动力学行为成为了现在的研究前沿。　　本文主要从事两方面的研究：一类非自治混沌动力系统的自适应同步控制和一类非确定复杂网络的自适应同步和参数识别。　　首先，本文提出了一种n维非自治混沌动力系统自适应时滞反馈控制的方法，通过选取一个合适的自适应时滞反馈控制器，构造特殊形式的lyapunov泛函，给出了一类非自治混沌系统的全局渐近同步的判据，最后把理论的结果应用到了典型的一致混沌系统和新洛伦茨系统，数值模拟验证了结论的正确性。　　其次，本文主要研究一类非确定的复杂网络的自适应同步和参数估计问题，通过对一个简单的参数未知的非线性动力系统进行线性耦合，构成了一个非确定的复杂网络。提出了一种非确定复杂网络的自适应同步以及参数估计的方法，这种方法提供了一个全面分析非确定复杂网络全局同步流程，通过选取合适的控制器和一些参数的更新率，就能实现复杂网络的同步和参数估计，并且此方法比较容易在实践中应用。最后结论被应用到了典型的时滞Hopfied神经网络，数值模拟验证了这个方法的有效性。