摘要：提出了一种混沌神经网络模型。通过引入暂态混沌和时变增益，该网络比Hopfield型网络具有更加丰富和更为灵活的动力学特性，从而具有更强的搜索全局最优解或近似全局最优解的能力，它可以用于求解各种复杂的优化问题。大量的数字模拟表明网络能较好地解决Hopfield型网络的局部极值问题。

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