本研究开发了一种基于微分方程的递归神经网络（RNN）方法，成功建模和量化滞后现象，展示了神经振荡器在捕捉复杂滞后模式中的优势。通过比较不同神经网络架构，研究了Hodgkin-Huxley模型的非线性解和滞后行为，并提出了改进的Flux Fourier神经算子模型，以提升数值通量的近似精度。