[发明专利]一种基于神经元复杂混沌网络模型及其耦合同步方法

权利要求书

1.基于神经元复杂混沌网络模型及其耦合同步方法，其特征包括：在分析神经元结构的基础上，本发明给出了一个简易的神经元模型，分析两个神经元及三个神经元的混沌动力学模型并给出了多个神经元的形成的关联复杂网络。在此基础上，对这个模型的链式、环形及最近邻耦合网络的耦合同步方法，分别实现了其耦合同步，有助于了解神经元结构的规律。

2.根据权利要求1所述的神经元复杂混沌网络模型及其耦合同步方法，其特征在于，三个神经元混沌动力学方程为：

x·=-x+f1]]>

y·=-y+f2---(1)]]>

z·=-z+f3]]>

其中

f1=1.68u1+3.81u2-2.23u3f2=-5.4u1+1.8u2-4.4u3f3=-4.38u1-2.2u2+au3--(2)]]>

其中，

u1=-1x≤-1x-1<x≤11x≥1,]]>u2=-1y≤-1y-1<y≤11y≥1,]]>u3=-1z≤-1z-1<z≤11z≥1---(3)]]>

利用上述可以得到其混沌吸引子。