《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：Theory, development, and applications of zeroing neural network: a review
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本文针对复杂动态系统实时求解问题，系统综述了归零神经网络(ZNN)的研究进展。研究人员通过理论分析框架，分别探讨了连续时间ZNN(CTZNN)与离散时间ZNN(DTZNN)的演化路径，并全面总结了其在数学求解、机器人控制和图像处理等领域的创新应用。该研究不仅明确了ZNN当前面临的理论挑战，更为智能计算领域提供了新的方法论视角。
在人工智能飞速发展的今天，如何让机器像人类一样快速响应并精准求解复杂问题，一直是科研人员攻坚的重点。特别是在机器人实时控制、动态图像处理等需要毫秒级响应的场景中，传统神经网络常因计算复杂度高、收敛速度慢而显得力不从心。正是面对这样的技术瓶颈，一种名为归零神经网络(ZNN)的新型计算模型逐渐走进研究视野，其独特的动态方程求解机制为实时智能计算提供了全新突破口。
近期发表于《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》的综述论文《Theory, development, and applications of zeroing neural network: a review》系统梳理了这一领域的研究脉络。该研究从ZNN的核心原理出发，首次将ZNN的发展历程清晰划分为理论奠基、架构演进和应用拓展三个阶段，并创新性地建立了CTZNN与DTZNN的对比分析框架。
在方法论层面，研究者通过理论推导验证了ZNN模型的收敛特性，采用架构对比分析法明晰了连续与离散系统的性能差异，并运用跨领域案例研究验证了其在机器人轨迹跟踪、图像特征提取等场景的有效性。特别值得关注的是，研究还引入了动态方程构建技术来模拟各类应用场景的数学基础。
核心研究发现主要体现在三个层面：
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理论机制方面：ZNN通过误差函数动态归零的设计，实现了比传统梯度神经网络更快的收敛速度
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架构演进方面：CTZNN适合连续系统的高精度求解，而DTZNN在数字系统中更具实现优势
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应用效能方面：在机械臂逆运动学求解任务中，ZNN将计算效率提升了一个数量级
结论部分强调，ZNN模型凭借其结构简洁性和响应实时性，正在重塑动态系统求解的技术范式。尽管在噪声鲁棒性、离散化稳定性等方面仍存挑战，但该研究为下一代智能计算架构的发展指明了方向——将ZNN与脉冲神经网络、忆阻器等技术融合，有望开创实时人工智能的新纪元。
