会议论文《基于连续时间系统仿真的神经网络学习算法》探讨了将连续时间系统仿真技术应用于神经网络学习过程的方法。该研究通过构建动态模型，提升了神经网络在时间序列数据处理中的性能与稳定性。论文提出了一种新的学习算法，能够有效模拟实际系统的动态行为，增强模型的适应能力。研究成果为神经网络在复杂系统中的应用提供了理论支持和技术参考。
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