1.一种惯性CG神经网络的固定时间同步控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：构建惯性CG神经网络的驱动系统和响应系统，所述惯性CG神经网络的驱动系统和响应系统的构建方法包括步骤：步骤S11：建立惯性CG神经网络动力学方程：

式中，时间t≥0；n表示所述惯性CG神经网络中神经元的个数；i＝1，2，...，n；j＝1，

2，…，n；xi(t)表示所述惯性CG神经网络第i个神经元在t时刻的状态变量；αi(xi(t))表示第i个神经元可微分的放大函数，其满足：对于任意实数u，有 且|α′i(u)|≤qi，其中αi、 和qi＞0都为常数；βi为正常数；hi(xi(t))表示第i个神经元可微分的行为函数，并令Ψi(c)＝αi(c)hi(c)，存在正常数Pi和Qi使得0＜Pi≤Ψ′i(c)≤Qi，且βi‑Qi＞0，其中c为任意实数；aij(t)和bij(t)表示神经元之间的连接权值；fj(·)表示所述惯性CG神经网络的激活函数且满足利普希茨条件，即存在正常数Mj使得|fj(·)|≤Mj、且对于任意实数a和b，存在正常数lj使得|fj(a)‑fj(b)|≤lj|a‑b|；τj(t)表示离散时滞；Ii(t)表示所述惯性CG神经网络第i个神经元的外部输入；

步骤S12：构建所述惯性CG神经网络的驱动系统：

将步骤S11中惯性CG神经网络进行变量替换降阶处理，构建驱动系统为：式中，yi(t)＝(dxi(t)/dt)+xi(t)；xi(t)表示所述驱动系统的第i个神经元在t时刻的状态变量；

步骤S13：构建所述惯性CG神经网络的响应系统：

构建步骤S12中所述驱动系统相对应的响应系统为：

式中，vi(t)＝(dui(t)/dt)+ui(t)；ui(t)表示所述响应系统的第i个神经元在t时刻的状态变量；Ui(t)和 是所述响应系统中需要设计的同步控制器；所述响应系统的其它参数的定义与所述驱动系统相同；

步骤S2：根据步骤S1构建的所述驱动系统与响应系统，设定同步误差，并建立同步误差系统，具体步骤为：步骤S21：根据步骤S1构建的所述驱动系统和响应系统，设定它们的同步误差为：步骤S22：根据所述驱动系统和响应系统，以及步骤S21设定的同步误差，建立同步误差系统为：步骤S3：根据步骤S2建立的同步误差，设计同步控制器Ui(t)和 具体步骤为：步骤S31：确定所述同步控制器Ui(t)和 的反馈形式为：η σ

Ui(t)＝‑k1e1i(t)‑λsign(e1i(t))|e1i(t)|‑μsign(e1i(t))|e1i(t)|其中，λ＞0、μ＞0和σ＞1表示同步控制器可调常数；同步控制器参数η为正常数，且满足

0＜η＜1；k1、k2和δj表示同步控制器设计参数；

步骤S32：确定同步控制器设计参数k1、k2和δj；

步骤S4：将步骤S3中设计的所述同步控制器Ui(t)和 作用于所述响应系统，使得所述响应系统在固定时间T内同步于所述驱动系统。

2.根据权利要求1所述的一种惯性CG神经网络的固定时间同步控制方法，其特征在于，所述的同步控制器设计参数k1、k2和δj分别满足：式中， 为实数集。

3.根据权利要求1所述的一种惯性CG神经网络的固定时间同步控制方法，其特征在于，所述固定时间T满足：T≤Tmax

其中，