带有无穷分布时滞的神经网络同步仿真，matlab代码如何写

带有无穷分布时滞的神经网络同步仿真在MATLAB中可以通过以下步骤实现：

1. 定义网络模型：根据实际情况，定义神经网络的节点数、层数、激活函数等参数，并构建网络模型。

2. 定义时滞模型：利用无穷分布进行时滞建模，可以采用指数分布的形式，定义时滞的概率密度函数。

3. 网络同步仿真：利用MATLAB中的ode45函数，以时滞微分方程的形式，对神经网络同步进行仿真。

具体的MATLAB代码如下：

% 定义神经网络模型
n = 3; % 节点数
net = feedforwardnet(n); % 构建前馈神经网络
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 激活函数
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 激活函数
net.inputs{1}.size = n; % 输入层节点数
net.outputs{2}.size = n; % 输出层节点数
net.divideFcn = ''; % 不进行数据分割

% 定义时滞模型
t_delay = @(t) exprnd(1/n); % 采用指数分布进行建模
tspan = 0:0.1:100; % 定义仿真时间范围

% 定义微分方程
odefun = @(t, x) net(x, [], t-t_delay(t)) - net(x, [], t);

% 定义初始值
x0 = rand(n, 1); 

% 进行同步仿真
[t, x] = ode45(odefun, tspan, x0);

在以上代码中，t_delay是时滞函数，tspan是仿真时间范围，odefun是时滞微分方程，x0是初始值。最后通过ode45函数进行仿真，并输出仿真结果。