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几类时滞神经网络模型的动力学分析的中期报告
时滞神经网络模型是一类重要的非线性动力学系统，在神经科学、控制理论、模式识别等领域具有广泛的应用。本次报告介绍了几类时滞神经网络模型的动力学分析进展和问题。
首先介绍了一类带时间滞后的反馈神经网络模型。该模型具有多个神经元，每个神经元的输出被所有神经元的权重所决定，神经元自身的输入则包括自身输出的反馈和来自其他神经元的输入。该模型可以表达出现于生物神经系统中的自适应回路，但其复杂的时空结构给动力学分析带来了困难。
其次介绍了一类时滞神经网络模型的全局指数分析方法。该方法基于对全局指数的计算，可以判定时滞神经网络的渐近稳定性、稳定状态的鲁棒性和异步稳定性。该方法的优点在于简单、高效，但其适用范围存在一定限制。
然后介绍了一类带成对时滞的神经网络模型。该模型在表达异构性时滞的神经网络时具有一定的优势。该模型的动力学行为包括稳定性、周期性、异步稳定性等，但其复杂的时滞结构和耦合方式使得动力学分析变得十分困难。
最后介绍了一种时滞神经网络模型的分辨界面成像方法。该方法是在卷积神经网络的基础上设计而成的，可以用于获得神经网络分类器的分界面的图像化表示。该方法在神经网络的可解释性和理解性方面具有重要的应用价值。
总之，时滞神经网络模型是一个广泛研究的领域，在动力学分析方面有很多问题需要进一步探讨解决。