复杂网络是一个典型的具有小世界、无标度等特性的复杂非线性关联大系统。随着人们对世界认识的逐步深入，复杂网络的动力学行为越来越受到来自数学、物理、控制等各个学科学者的青睐和关注。复杂动力网络是描述和研究复杂系统的一种重要方法，许多科学技术系统可以建模为复杂动力网络，该方法对同步、混沌与分岔、容错、故障诊断、病毒传播等动力学行为的分析与控制问题具有积极的现实意义和理论价值。
本书内容主要包括：复杂动力网络拓扑特性与模型的建立，对具有多重边和多权重复杂动力网络模型的鲁棒、自适应、牵制的同步控制，具有多重边和多权重复杂动力网络模型的有限时同步，随机复杂神经元网络的多时滞同步控制，复杂动力网络的故障诊断与容错控制，基于复杂网络的病毒传播，复杂网络的混沌与分岔控制等。
本书可以作为高等学校的控制、动力、航空、电力、管理等专业高年级本科生、研究生学习有关复杂网络动力学分析及其控制问题的参考书，也可供自然科学和工程技术领域中的研究人员参考。

第1章 绪论
1.1 现代网络科学的发展
1.2 复杂网络的基本参数
1.3 复杂动力网络系统同步
1.4 复杂动力网络的病毒传播
1.5 复杂动力网络控制的基本方法
1.5.1 牵制控制
1.5.2 脉冲控制
1.5.3 自适应控制
1.5.4 间歇控制
1.5.5 容错控制
1.5.6 混合控制
1.6 本书的主要研究内容
第2章 复杂动力网络拓扑结构的演化及模型的建立
2.1 规则网络模型
2.2 随机网络模型
2.3 小世界网络模型
2.4 无标度网络模型
2.5 连续时间耗散耦合复杂网络
2.6 时延复杂动力网络模型
2.6.1 节点时延的复杂网络模型
2.6.2 耦合时延的复杂网络模型
2.6.3 同时含有耦合时延和节点时延的复杂网络模型
2.6.4 多重边复杂网络模型
2.7 多权重复杂动力网络模型
2.8 多重边和多权重复杂动力网络模型
2.9 多层复杂动力网络模型
第3章 多时延不确定复杂动力网络的建模及其鲁棒同步控制
3.1 引言
3.2 多时延不确定耦合复杂动力网络模型的建立
3.3 具有多时延的不确定复杂网络的鲁棒线性同步控制器设计
3.4 具有多时延不确定耦合复杂动力网络的鲁棒自适应同步控制器设计
3.4.1 自适应同步控制器设计
3.4.2 自适应牵制同步控制器设计
3.5 数值仿真
3.6 本章小结
第4章 随机耦合神经网络的多时滞同步控制
4.1 引言
4.2 模型和预备知识
4.3 基于间歇控制的耦合神经网络随机多时滞同步
4.4 基于脉冲控制的耦合神经网络随机多时滞同步
4.5 数值仿真
4.6 本章小结
第5章 时延多权重复杂网络同步分析及线性同步控制
5.1 模型的建立
5.2 预备知识
5.3 多重边多权重复杂网络同步分析
5.3.1 模型重述
5.3.2 多重边复杂网络的同步判定准则
5.3.3 多重边复杂网络的同步控制器设计
5.4 多时延多权重复杂网络线性反馈牵制控制器设计
5.5 数值仿真
第6章 多时延多权重复杂网络自适应同步控制
6.1 多时延多权重复杂网络自适应同步控制器设计
6.2 多重边复杂网络的自适应牵制同步控制器设计
6.3 数值仿真
6.4 本章小结
第7章 多时延多权重复杂网络自适应非周期间歇有限时间同步控制
7.1 模型及引理
7.2 多时延多权重复杂网络自适应非周期间歇有限时同步控制器设计
7.3 系统仿真
7.4 本章小结
第8章 随机复杂网络系统鲁棒自适应无源时滞反馈容错控制
8.1 引言
8.2 模型的建立
8.3 自适应容错观测器设计
8.4 鲁棒无源自适应容错控制器设计
8.5 本章小结
第9章 无标度网络中最大传染能力限定的带有媒介的SIS模型的病毒传播
9.1 引言
9.2 病毒传播阈值
9.3 比例免疫
9.4 目标免疫
9.5 熟人免疫
9.6 本章小结