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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利基于T-S模糊模型的两阶段抗攻击耦合忆阻神经网络有限时间二分同步控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120630737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511135745.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于T-S模糊模型的两阶段抗攻击耦合忆阻神经网络有限时间二分同步控制方法是由张玲忠;宋乐华;张谦;艾伟清;周林成设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于T-S模糊模型的两阶段抗攻击耦合忆阻神经网络有限时间二分同步控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于T‑S模糊模型的两阶段抗攻击耦合忆阻神经网络有限时间二分同步控制方法，包括建立忆阻神经网络模型和符号拓扑结构；将忆阻神经网络模型转化为模糊耦合忆阻神经网络模型，并定义同步误差状态变量，建立忆阻神经网络的误差系统；将误差系统转换为基于微分包含的形式；设计两阶段有限时间同步控制器，第一阶段，当误差系统状态满足条件时，设计基于混合触发机制的脉冲控制器抵御欺骗攻击；第二阶段，设计结合有限时间控制与固定时间控制机制的控制器抵御DoS攻击。本发明设计了二阶段控制器，该控制器融合了脉冲安全控制、反馈控制与有限时间与控制机制，可同时抵御具有能量约束的欺骗攻击和具有随机爆发特征的DoS攻击。

本发明授权基于T-S模糊模型的两阶段抗攻击耦合忆阻神经网络有限时间二分同步控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于T-S模糊模型的两阶段抗攻击耦合忆阻神经网络有限时间二分同步控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S100、建立面向多重时延与T-S模糊规则的忆阻神经网络模型和符号拓扑结构；具体为： S110、构建包含N个节点神经网络耦合的忆阻神经网络，将该忆阻神经网络第i个节点动力学模型表示为： ； 其中，，表示节点集合，N表示节点数量；表示第个节点在时刻的状态向量，n表示每个节点的状态向量的维数；表示正定对角矩阵；、和均表示不确定扰动；和表示激活函数； 假设忆阻神经网络具有重时延，表示第重时延，且；代表耦合强度；表示重数集合；表示符号函数； 表示常数，当第个节点与第个节点有合作关系时，对抗关系时0，没有连接关系时； 其中，和表示第个节点的忆阻权重，分别为： ； ； 其中表示切换跳变系数，、、和均为实常数，表示维向量的第个元素，； S120、将该忆阻神经网络目标节点的动力学模型表示为： ； 其中表示目标节点在时刻的状态向量，和表示目标节点的忆阻权重，分别为： ； ； S130、将N个节点神经网络表示为符号拓扑结构，其中表示顶点集合，其索引集合记为，表示边集合，表示邻接矩阵；若节点和之间存在信息交互，则，反之，则；假定图不存在自循环，当表示顶点和之间是合作关系，当表示顶点和之间是竞争关系； 将拉普拉斯矩阵定义为，度矩阵，其中；拉普拉斯矩阵的元素表示为： ； S200、进行符号拓扑结构转换，基于结构平衡图定义规范变换矩阵，转换忆阻神经网络模型；具体为： S210、定义图的结构平衡，若集合划分成两个子集和，且、；即对于，成立；对于，成立； S220、设图是结构平衡图，则存在以为元素的规范变换矩阵，使得成立，其中；令矩阵，则成立，矩阵是半正定矩阵且满足行和为零，表示为： ； 令，由是结构平衡图确定等式成立，则； S230、将忆阻神经网络第i个节点动力学模型转换为以下形式： ； S300、定义模糊逻辑规则，将忆阻神经网络模型转化为模糊耦合忆阻神经网络模型，并定义第i个节点与目标节点间的同步误差状态变量，建立忆阻神经网络的误差系统； S400、基于集值映射和微分包含理论估计忆阻函数，将误差系统转换为基于微分包含的形式； S500、设计两阶段有限时间同步控制器，包括： 第一阶段：当误差系统状态满足条件时，设计基于混合触发机制的脉冲安全控制器抵御欺骗攻击； 第二阶段：根据DoS攻击的活跃-休眠交替特征，构建攻击特征驱动的动态切换策略，设计结合有限时间控制与固定时间控制机制的控制器抵御DoS攻击，在攻击间隔期进行高效信息交互，并在攻击持续期进行安全状态保持。

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