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时滞视角下非线性离散复杂网络的集员状态估计：理论、方法与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今科技飞速发展的时代，复杂网络作为一种强大的工具，广泛应用于众多领域，如生物系统、通信网络、电力系统以及社会经济等。这些复杂网络能够描述不同个体或组件之间的相互作用和关系，为研究各种复杂现象提供了有效的框架。然而，实际中的复杂网络往往呈现出非线性和时滞的特性，这给系统的分析和控制带来了巨大的挑战。
非线性特性使得系统的行为不再遵循简单的线性规律，呈现出高度的复杂性和不确定性。例如，在生物神经网络中，神经元之间的信号传递和处理涉及复杂的非线性过程，其行为难以用传统的线性模型来描述。而时滞现象则普遍
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