写一个3维的具有不确定性参数矩阵和混合时滞的基于忆阻器的耦合神经网络的mittag-leffler同步的MATLAB代码

以下是一个基于忆阻器的耦合神经网络的mittag-leffler同步的MATLAB代码示例，其中包括了不确定性参数矩阵和混合时滞：

%% 参数设置
N = 3; % 神经元个数
alpha = 0.8; % mittag-leffler同步参数
tau1 = 0.5; % 时滞1
tau2 = 0.7; % 时滞2
epsilon1 = 0.1; % 不确定性参数1
epsilon2 = 0.2; % 不确定性参数2
A = [0.5 0.2 0.1; 0.3 0.6 0.4; 0.4 0.3 0.8]; % 耦合矩阵

%% 初始化
tspan = [0 50]; % 时间范围
y0 = rand(1, 3*N); % 初始状态
[t, y] = ode45(@(t,y)odefunc(t,y,N,A,tau1,tau2,epsilon1,epsilon2,alpha), tspan, y0);

%% 绘图
figure;
for i = 1:N
    subplot(N,1,i);
    plot(t, y(:,i));
    hold on;
    plot(t, y(:,N+i), '--');
    plot(t, y(:,2*N+i), '-.');
    legend(['neuron ' num2str(i)], ['neuron ' num2str(i+N)], ['neuron ' num2str(i+2*N)]);
end

%% ODE方程
function dy = odefunc(t, y, N, A, tau1, tau2, epsilon1, epsilon2, alpha)
    dy = zeros(1, 3*N);
    for i = 1:N
        % 提取当前神经元状态
        xi = y(i);
        yi = y(N+i);
        zi = y(2*N+i);
        
        % 计算耦合总输入
        input = 0;
        for j = 1:N
            input = input + A(i,j) * (xi - epsilon1*rand(1)*sign(y(j)-xi) + epsilon2*rand(1)*sign(y(j)-xi));
        end
        
        % 计算忆阻器项
        memory1 = 0;
        memory2 = 0;
        for k = 1:N
            if k ~= i
                memory1 = memory1 + A(i,k) * (y(N+k-tau1)-yi);
                memory2 = memory2 + A(i,k) * (y(N+k-tau2)-yi);
            end
        end
        
        % 计算ODE项
        dxi = yi;
        dyi = -alpha*yi + input + memory1;
        dzi = -alpha*zi + memory2;
        
        % 将结果存入dy
        dy(i) = dxi;
        dy(N+i) = dyi;
        dy(2*N+i) = dzi;
    end
end

该代码中，先设置了一些参数，包括神经元个数、mittag-leffler同步参数、两个不确定性参数、耦合矩阵、两个时滞等。然后使用ode45求解器对ODE方程进行求解，最后绘制出每个神经元的状态随时间的变化曲线。

在ODE方程中，首先提取出当前神经元的状态，然后计算该神经元的耦合总输入。接着，分别计算忆阻器项和ODE项，并将结果存入dy中返回。在计算忆阻器项时，通过循环遍历其他神经元的状态，计算出相应的时滞项。在计算ODE项时，根据ODE方程中的表达式进行计算，并加上耦合项和忆阻器项。值得注意的是，由于该模型中存在不确定性参数，因此在计算耦合总输入时，加入了随机扰动项（即epsilon1和epsilon2）。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。