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申请/专利权人：盐城工学院

摘要：本发明属于新一代信息技术领域，具体涉及一种基于时变时滞模糊CG神经网络的保密通信方法，该方法建立基于时变时滞模糊CG神经网络驱动系统和响应系统；设定同步误差，设计固定时间量化同步控制器，响应系统在固定时间量化同步控制器的作用下，实现响应系统与驱动系统的固定时间同步，进而实现保密通信。本发明将时变时滞引入模糊CG神经网络，并设计固定时间量化同步控制器，解决了基于时变时滞模糊CG神经网络的固定时间同步的问题，进而提出的保密通信方法提升了保密通信的复杂性和安全性。

主权项：1.一种基于时变时滞模糊CG神经网络的保密通信方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：建立基于时变时滞模糊CG神经网络驱动系统和响应系统，具体包括以下步骤：步骤S11：建立基于时变时滞模糊CG神经网络驱动系统： 式中，系数εi为常数，且时间t≥0，i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，n；n表示所述模糊CG神经网络中含有的神经元个数；xit表示所述模糊CG神经网络的第i个神经元在时间t处的状态；αi表示第i个神经元的阻尼系数，αi满足αi0；pi·表示放大函数，且存在正常数pi和Hi使得放大函数pi·满足不等式：0piχ≤pi，|piχ-piψ|≤Hi|χ-ψ|，其中χ和ψ为任意实数；βi·表示行为函数，且存在正常数Ji使得放大函数pi·和行为函数βi·满足不等式：aij、bij和cij表示连接权值；dij是前馈元素；hij和mij是模糊反馈最小元素；kij和nij是模糊反馈最大元素；Tij和Sij分别表示模糊前馈最小元素和模糊前馈最大元素；fjxjt表示所述模糊CG神经网络中第j个神经元不包含时滞的激活函数，fjxjt-τijt表示所述模糊CG神经网络中第j个神经元包含时变时滞的激活函数，表示所述模糊CG神经网络第j个神经元含中立型时滞的激活函数，τijt表示t时刻神经元的信息传递时滞，且满足为常数；上述各激活函数均满足利普希茨条件，即和|fj·|≤Mj，其中和ω为任意实数，Lj为正常数，Mj为正常数；∧和∨分别代表“模糊与”和“模糊或”算子，且对于任意实数和ω满足以下条件： Vjt表示第j个神经元的输入，且满足其中为正常数；Iit表示第i个神经元的偏置，且满足|Iit|≤Ii，其中Ii为正常数；步骤S12：根据步骤S11建立的驱动系统，建立与其相对应的响应系统： 式中，时间t≥0，i＝1，2，…，n；j＝1，2，…，n；n表示所述模糊CG神经网络中含有的神经元个数；yit表示所述响应系统的第i个神经元在时间t处的状态；wit表示所述响应系统中对应于所述驱动系统中zit的参数；fjyjt表示所述响应系统中第j个神经元不包含时滞的激活函数，fjyjt-τijt表示所述响应系统中第j个神经元包含时变时滞的激活函数，表示所述响应系统中第j个神经元含中立型时滞的激活函数；上述各激活函数均满足利普希茨条件，即和|fj·|≤Mj，其中和ω为任意实数，Lj为正常数，Mj为正常数；和表示固定时间量化同步控制器；步骤S2：根据步骤S1建立的基于时变时滞模糊CG神经网络的驱动系统和响应系统，设定同步误差；步骤S3：根据步骤S2构建的同步误差，设计固定时间量化同步控制器，将所述固定时间量化同步控制器作用于所述响应系统，使得所述响应系统同步于所述驱动系统，进而实现保密通信方法。

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