基本信息

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文档摘要

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时标上时滞神经网络稳定性的深度剖析与前沿探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学与工程的诸多领域，时滞神经网络（Time-DelayNeuralNetworks，TDNNs）作为一类重要的非线性动力学系统，正发挥着日益关键的作用。从信号处理、模式识别到图像处理、全局优化，再到人工智能领域的机器学习、深度学习任务，TDNNs都展现出了强大的功能和独特的优势。在信号处理中，TDNNs能够有效地对含有时间延迟信息的信号进行分析和处理，提高信号的质量和准确性；在模式识别领域，其对具有时滞特征的模式具有出色的识别能力，广泛应用于语音识别、手写字符识别等任务；在图像处理中，TDNNs可