近几年来,量子光学混沌的研究方兴未艾,并在光机械和量子保密通信等领域呈现出广阔的应用前景。特别是,量子混沌网络的建模、同步和参数识别等课题的研究已成为量子领域的热点之一。基于此,本文主要进行了量子混沌系统所组成的时变聚类网络的同步以及量子系统中未知参数和网络拓扑结构识别的研究。主要内容如下:首先,基于Lyapunov稳定性定理,优化设计一种通用的追踪同步控制器和参数识别律,其目的是实现时变量子聚类网络的内同步和量子混沌系统中未知参数的识别。作为例子,分别采用Dicke模型、Jaynes-Cummings(J-C)模型和腔内倍频Nd:YAG激光器构造了15个节点的聚类网络,且每个聚类中节点都含有不确定参数,并利用四阶Runge-Kutta进行数值模拟。结果显示,采用本文所提出的追踪同步控制器和参数识别律,不仅实现了量子时变聚类网络所有节点与目标探针的完全同步,而且也准确地识别出未知参数的值,表明我们设计的追踪同步控制器与未知参数识别器是有效的。其次,研究了不确定拓扑结构的量子聚类网络的同步识别问题,给出了通用的同步控制器和拓扑结构识别法则。同样采用上章的量子混沌模型,但将聚类网络整体看成一个网络群,每个聚类作为其中的子网络。因此,本章主要讨论的是聚类网络群中子网络间的外同步以及网络群中的内/外耦合矩阵元的识别。基于Matlab软件的数值分析结果也证明了所设计的自适应同步控制器与拓扑结构识别器是可行、有效的。