时滞神经网络及其离散化模型的稳定性分析：理论、方法与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，神经网络作为人工智能领域的重要研究方向，在众多领域中发挥着关键作用。时滞神经网络（Time-DelayNeuralNetworks，TDNN）作为神经网络的一种特殊类型，因引入了时滞因素，能够更精准地模拟生物神经网络的行为以及实际系统中的信息传输延迟现象，从而在控制、信号处理、通信、模式识别等领域得到了极为广泛的应用。

在控制领域，时滞神经网络可用于构建复杂系统的控制器，对具有时滞特性的工业过程进行有效控制，像化工生产中的反应过程控制、电力系统中的电压与频率调节等。以化工生