本发明公开了具有非凸激活函数的噪声抑制零化神经网络求解时变矩阵平方根，首先对原始问题进行抽象与建模，将问题转化为求解时变矩阵平方根的数学模型，之后将该数学模型通过求导和克罗内克积转化为动态矩阵线性方程问题，采用非凸激活和噪声抑制零化神经网络进行迭代求解，在求解的过程中不断对系统残差以及状态变量进行映射及变换，调整网络的求解策略。最终当迭代求解出的模型系统满足预定义的条件及精度后停止迭代并输出模型系统。和传统的其他求解时变矩阵平方根的方法相比，本发明算法有更高的收敛精度、收敛速度和鲁棒性。