Sylvester矩阵方程在众多领域中都有涉及，如图像恢复、神经网络、信号处理、模型降阶等。由于精确解的获得很困难，且在许多实际应用中，数值解也扮演非常重要的角色，因此关于Sylvester矩阵方程的数值求解问题受到越来越多学者的关注，近几年来，国内外的很多学者对各种类型的Sylvester矩阵方程的求解问题进行了研究。　　本文讨论了两类特殊形式的Sylvester矩阵方程的求解问题。首先从解决Sylvester矩阵方程AXB+CXD=F的分层迭代法和AX+XB=C的松弛迭代法中受到启发，基于梯度迭代法与分层迭代原理，通过引入松弛因子，建立了求解Sylvester矩阵方程AXB+CXD=F新的迭代格式;然后将迭代方法一般化，将其改进为能够解决更加一般形式的Sylvester方程p∑i=1AiXBi=C的迭代解法。为了进一步的研究，本文将所讨论的矩阵所属空间由实数域扩展至复数域，给出了广义耦合Sylvester共轭矩阵方程AXB+C(X)D=F及复耦合Sylvester矩阵方程m∑j=1AjXBj+n∑i=1Ci(X)Di=F的迭代解法。对于本文所提出的所有迭代算法，都给出相应的收敛分析，并应用matlab进行了相应的数值仿真，结果表明了所给算法的有效性和优越性。