This book presents zeroing neural network (ZNN) models with finite-time convergence in depth and comprehensiveness, including modeling methods, theoretical analysis, and computer simulations. It focuses on solving computational problems via ZNN methods, elaborating on the process of model design, nonlinear activation functions, and evolutionary formulas. Further, finite-time ZNN (FTZNN) models are investigated and applied to various computational problems, especially time-variant types. Also, the noise-tolerance of FTZNN models is discussed in detail, which guarantees the adaptability of FTZNN models to complex environments. From this book, readers can deeply understand ZNN models with finite-time convergence for computational problems solving, and also master the design means of finite-time convergent ZNN models as well as theoretical analysis.

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