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多维度视角下几类具混合时滞神经网络的同步特性解析与优化策略.docx

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    多维度视角下几类具混合时滞神经网络的同步特性解析与优化策略

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    神经网络作为人工智能领域的关键技术，自诞生以来便经历了迅猛的发展。从最初简单的感知机模型，到如今复杂多样、功能强大的各类神经网络架构，其在理论研究与实际应用方面都取得了令人瞩目的成就。神经网络试图模拟人类大脑中神经元的工作方式，通过大量的节点（神经元）和它们之间的连接来处理信息，从而具备强大的模式识别、数据处理和预测能力，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、智能控制等诸多领域，推动了相关技术的飞速发展与革新。

    时滞神经网络（Time-DelayNeuralNetworks，TDNNs）

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