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时滞神经网络模型稳定性的多维度剖析与前沿探索.docx

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    时滞神经网络模型稳定性的多维度剖析与前沿探索

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    时滞神经网络（Time-DelayNeuralNetworks，TDNNs）作为神经网络的重要组成部分，近年来在众多领域得到了广泛的应用。它充分考虑了神经元之间信号传输过程中产生的时间延迟现象，这一特性使得其能够更加精准地描述和处理现实世界中广泛存在的时变复杂系统。时滞神经网络的应用领域涵盖控制、信号处理、通信、模式识别等多个方面。在控制领域，时滞神经网络可用于系统建模与控制，如机器人控制、工业过程控制等，能够有效处理系统中的时滞问题，提高控制精度和稳定性；在信号处理领域，可用于语音识别、图像识别等，通过对信号

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