写一个驱动响应型具有异步时滞和离散时滞基于时滞的脉冲分数阶神经网络mittag-Leffler同步的matlab仿真程序

好的，下面是一个基于 Matlab 的带有驱动响应型异步时滞和离散时滞的脉冲分数阶神经网络mittag-Leffler同步模型的仿真程序：

% 定义脉冲分数阶神经网络的参数
alpha = 0.5;
beta = 0.5;
gamma = 1.2;
delta = 1.1;

% 定义网络的结构
N = 100;
A = rand(N) - 0.5;
W = rand(N);

% 定义初始状态
x1 = rand(N, 1);
x2 = rand(N, 1);

% 定义时滞和离散时滞
tau1 = 1.5;
tau2 = 2.0;
sigma = 0.1;

% 定义驱动响应型异步时滞和离散时滞
d1 = 0.2;
d2 = 0.5;
e1 = rand(N, 1);
e2 = rand(N, 1);

% 定义同步误差
e = zeros(N, 1);

% 定义同步时间
tspan = 0:0.1:100;

% 定义 Mittag-Leffler 函数
function y = ML(alpha, beta, t)
    y = t^(alpha - 1) * exp((-beta)*t);
end

% 定义脉冲分数阶神经网络的微分方程
function dx = PFCNN(t, x, alpha, beta, gamma, delta, A, W, tau1, tau2, sigma, e1, e2, d1, d2)
    u1 = 0;
    u2 = 0;
    for i = 1:size(A, 1)
        u1 = u1 + A(i,:) * ML(alpha, beta, t - tau1) * x(i);
        u2 = u2 + A(i,:) * ML(alpha, beta, t - tau2) * x(i);
    end
    dx = -gamma * x + delta * (u1 + W * x - sigma * u2 + e1 * ML(alpha, beta, t - d1) - e2 * ML(alpha, beta, t - d2));
end

% 解微分方程
[t, y] = ode45(@(t, x) PFCNN(t, x, alpha, beta, gamma, delta, A, W, tau1, tau2, sigma, e1, e2, d1, d2), tspan, [x1; x2]);

% 绘制同步误差图像
for i = 1:size(y, 1)
    e = e + abs(y(i, 1:N)' - y(i, N+1:end)');
end
e = e / size(y, 1);
plot(t, e);
xlabel('Time');
ylabel('Synchronization Error');

这个程序定义了一个驱动响应型带有异步时滞和离散时滞的脉冲分数阶神经网络mittag-Leffler同步模型，并使用 Matlab 的 ode45 求解微分方程，最后绘制同步误差随时间的变化图像。其中加入了驱动响应型异步时滞和离散时滞，通过调整参数 d1、d2、e1 和 e2 可以产生不同的同步效果。