一般随机扰动的复杂网络有限时间同步与结构识别中期报告一般随机扰动的复杂网络同步问题是复杂网络研究中的基础问题之一。在该问题的研究中，结合了现代动力学系统及随机过程理论等相关知识对复杂网络的同步提出了广泛而深刻的研究。而结构识别问题则是解决如何基于观测数据确定网络的结构，并且在复杂网络研究中也是一项非常重要的研究课题。本篇文章对一般随机扰动的复杂网络的有限时间同步与结构识别进行了中期报告。在有限时间同步问题中，本文提出了一种基于，基于Lur'e系统的分析方法，证明了当系统的耦合强度满足一定条件时，网络可以在有限时间内实现同步。同时，给出了一种基于Riccati方程的分析方法，该方法通过求解Riccati方程，给出了分别反映了同步过程中平均能量和最大能量的上界。通过这些分析方法，可以得到网络同步的稳定性条件，为实现有限时间同步提供了理论基础。在结构识别问题中，本文基于信息熵的思想，提出了一种基于邻接矩阵的结构识别算法。该算法通过估计邻接矩阵的信息熵，确定网络结构的稳定性，从而确定网络的结构。同时，本文还通过数值仿真的方法验证了这种算法的有效性，证明了该算法可以在较短时间内准确地识别复杂网络的结构。综上，本文对一般随机扰动的复杂网络的有限时间同步与结构识别问题进行了中期报告。通过提出一系列理论分析方法及算法，并通过理论分析和数值仿真进行验证，为解决这些问题提供了新的思路和方法，拓展了相关领域的研究。