1.一种基于惯性复值忆阻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：基于惯性复值忆阻神经网络，构建驱动系统和响应系统；

步骤S2：根据驱动系统与响应系统的反同步误差，设计反同步控制器；

步骤S3：根据惯性复值忆阻神经网络的反同步控制方法，实现保密通信。

2.根据权利要求1所述的一种基于惯性复值忆阻神经网络的保密通信方法，其特征在于，步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：建立惯性复值忆阻神经网络的驱动系统；

建立具有无限分布时滞的惯性复值忆阻神经网络的状态方程为：其中，rp(t)是第p个神经元的状态，忆阻器权值apq(rp(t))，bpq(rp(t))，cpq(rp(t))分别满足：其中，切换界值Ti＞0，fq(·)为激活函数，σq(t)表示离散时滞，Kpq(t)为无限分布时滞时滞内核实值函数；

对具有无限分布时滞的惯性复值忆阻神经网络的状态方程进行变量代换降阶处理，得到驱动系统的状态方程如下：其中， αp是一个常数，βp＝dp‑αp，γp＝βpαp‑εp，假设步骤S12：根据驱动系统构建相应的响应系统；

根据驱动系统建立响应系统，响应系统的状态方程为：其中， up(t)为控制器。

3.根据权利要求1所述的一种基于惯性复值忆阻神经网络的保密通信方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：步骤S21：定义驱动系统与响应系统的反同步误差；

驱动系统和响应系统的反同步误差设定为

步骤S22：设计自适应反同步控制器；

自适应反同步控制器设计为： 其中 和

为实部误差， 和 为虚部误差， 和

为自适应更新率。

4.根据权利要求1所述的一种基于惯性复值忆阻神经网络的保密通信方法，其特征在于，步骤S3具体包括以下步骤：步骤S31：发送端驱动系统产生n维信号r(t)，将r(t)与密文信号z(t)叠加，获得叠加信号h(t)，h(t)＝r(t)+z(t)，然后将叠加信号通过信道传送到接收端；

步骤S32：接收端收到叠加信号h(t)，响应系统产生反同步信号r*(t)，r*(t)与r(t)反同步，接收到的叠加信号h(t)和r*(t)再次叠加解得密文信号z′(t)，z′(t)＝h(t)+r*(t)。