神经网络同步中涉及无穷分布时滞仿真 matlab代码如何写

神经网络同步中涉及无穷分布时滞仿真需要使用到一些高级的 Matlab 工具箱，这里提供一种可能的实现方式：

% 神经网络同步无穷分布时滞仿真

% 定义系统参数
A = [-0.5 1; -1 -0.5];
B = [0; 1];
C = [1 0];
D = 0;
Ts = 0.01;  % 采样周期
Td = 1;  % 时滞
N = 1000;  % 数据长度

% 定义神经网络参数
numNeurons = 10;
net1 = newff([0 1; -1 0], [numNeurons 1], {'tansig', 'purelin'});
net2 = newff([0 1; -1 0], [numNeurons 1], {'tansig', 'purelin'});
net1.trainParam.epochs = 100;
net1.trainParam.lr = 0.1;
net1.trainParam.goal = 1e-5;
net1.trainParam.show = NaN;
net1.trainParam.showWindow = false;
net2.trainParam.epochs = 100;
net2.trainParam.lr = 0.1;
net2.trainParam.goal = 1e-5;
net2.trainParam.show = NaN;
net2.trainParam.showWindow = false;

% 仿真
t = (0:N-1)*Ts;
u1 = sin(t);
u2 = cos(t);
y1 = zeros(N, 1);
y2 = zeros(N, 1);
yhat1 = zeros(N, 1);
yhat2 = zeros(N, 1);
x1 = zeros(2, 1);
x2 = zeros(2, 1);
z1 = zeros(numNeurons, 1);
z2 = zeros(numNeurons, 1);
for k = 1:N
    % 计算输出
    y1(k) = C*x1 + D*u1(k);
    y2(k) = C*x2 + D*u2(k);
    
    % 计算预测输出
    if k-Td <= 0
        yprev1 = 0;
        yprev2 = 0;
    else
        yprev1 = yhat1(k-Td);
        yprev2 = yhat2(k-Td);
    end
    z1 = sim(net1, [yprev1; y2(k)]);
    z2 = sim(net2, [yprev2; y1(k)]);
    yhat1(k) = z1;
    yhat2(k) = z2;
    
    % 计算状态
    xdot1 = A*x1 + B*u1(k-Td);
    x1 = x1 + Ts*xdot1;
    xdot2 = A*x2 + B*u2(k-Td);
    x2 = x2 + Ts*xdot2;
    
    % 训练神经网络
    if k-Td > 0
        xi1 = [yprev1; y2(k)];
        ti1 = y1(k-Td+1:k);
        net1 = train(net1, xi1, ti1);
        xi2 = [yprev2; y1(k)];
        ti2 = y2(k-Td+1:k);
        net2 = train(net2, xi2, ti2);
    end
end

% 绘图
subplot(211)
plot(t, y1, 'b', t, yhat1, 'r')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Output1')
title('Neural Network Synchronization with Infinite Delay')

subplot(212)
plot(t, y2, 'b', t, yhat2, 'r')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Output2')

其中，`A`、`B`、`C`、`D` 是系统的状态空间模型参数，`Ts` 是采样周期，`Td` 是无穷分布时滞，`N` 是仿真数据长度，`numNeurons` 是神经网络的神经元数目。在仿真过程中，每次计算系统的输出和状态，并根据之前的输出训练神经网络。最后绘制仿真图像。需要注意的是，在计算预测输出时，需要根据时滞判断是否使用之前的输出值。同时，需要训练两个神经网络，分别用于同步两个输出。