马尔可夫调制下随机时滞神经网络模型的P阶稳定性分析与应用

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研究方向，旨在模仿人类大脑中神经元的工作方式来解决各类复杂问题。自1943年“McCulloch-Pitts神经元”模型提出以来，神经网络的发展已历经八十余载，期间取得了众多突破性的成果。从早期简单的感知机，到多层感知器（MLP）的诞生，神经网络开始具备学习复杂功能的能力，其基本结构包含输入层、输出层和多个隐藏层，为后续神经网络的发展奠定了基础。随后，循环神经网络（RNN）的出现，使其能够处理序列数据，通过内部反馈回路有效记录前一个输入的状态，例如在自然语言处理中