摘要
FitzHugh-Nagumo(FHN)系统作为一种经典的非线性动力学模型，能够模拟神经元兴奋与抑制的复杂行为，在神经科学、生物学等领域具有广泛的应用。
同步控制作为非线性系统研究的重要方向，对于理解神经元信息传递、设计高效的人工神经网络具有重要意义。
本文首先介绍了FHN系统的基本概念、模型构建以及动力学特性，并对国内外FHN系统同步控制的研究现状进行了综述。
其次，详细阐述了几种主要的同步控制方法，包括自适应控制、滑模控制、脉冲控制等，并分析了各种方法的优缺点以及适用范围。
此外，本文还探讨了FHN系统同步控制在神经网络信息处理、生物医学等领域的应用，并展望了未来的发展趋势。
关键词：FitzHugh-Nagumo系统；同步控制；自适应控制；滑模控制；脉冲控制
#1.1FHN系统背景介绍神经元是构成神经系统的基本单元，其兴奋与抑制的复杂动力学行为是神经信息处理的基础。
为了描述神经元的这种非线性特性，RichardFitzHugh提出了一个简化的数学模型，即FitzHugh-Nagumo(FHN)系统[1]。
该模型通过两个耦合的非线性微分方程，刻画了神经元膜电位和恢复变量之间的相互作用关系，能够模拟神经元动作电位的产生、传播以及各种节律性放电模式。
#1.2FHN系统模型构建FHN系统通常由以下两个微分方程描述：
```ẋ=x-x³/3-y I(t)ẏ=ε(x a-by)```
其中，x代表神经元膜电位，y代表恢复变量，ε、a、b是系统参数，I(t)表示外部刺激电流。
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