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Article summary:
1. 人工智能的快速发展需要更准确地模拟人脑的工作行为，提出了具有记忆功能的 memristive neural networks（MNNs）模型。
2. MNNs在知识获取和大脑仿真方面得到广泛研究，包括稳定性、同步、有限时间控制等方面。
3. 为解决系统初始状态不确定性导致的有限时间控制问题，引入了固定时间稳定性概念，并对MNNs进行了相关研究。
Article analysis:
在上述文章中，作者主要讨论了耦合的记忆神经网络（MNNs）的预定时间同步问题。然而，在对文章进行批判性分析时，可以发现一些潜在的偏见和局限性。
首先，文章未提及可能存在的风险或局限性。虽然作者详细介绍了MNNs的应用和研究进展，但并未探讨可能出现的问题或挑战。例如，MNNs在实际应用中可能面临的稳定性问题、能耗问题或者硬件实现方面的限制等都没有被充分考虑。
其次，文章中存在着片面报道和缺失的考虑点。作者主要关注了MNNs的同步和稳定性控制，但却忽略了其他重要方面，比如网络拓扑结构对系统行为的影响、噪声干扰下的鲁棒性等。这种片面报道可能导致读者对该领域整体情况理解不全面。
此外，文章中提出了一些无根据或缺乏证据支持的主张。例如，在讨论有关固定时间稳定性控制时，并未提供足够的实验证据或数学推导来支撑这一概念。缺乏实验证据可能使得读者对该方法的有效性产生怀疑。
最后，文章似乎缺乏平等地呈现双方观点的态度。作者主要强调了MNNs同步控制方法的优势和应用前景，但并未充分探讨其他可能存在的方法或观点。这种偏袒可能会导致读者对该领域整体状况产生误解。
综上所述，尽管上述文章对MNNs同步控制进行了深入研究，但仍存在一些潜在偏见、片面报道和缺失考虑点等问题。为了更全面地理解该领域及其挑战，建议未来研究应更加客观地呈现各种观点，并充分考虑可能存在的风险和局限性。