摘要：基于复杂非线性系统相空间重构理论，提出了混沌背景中微弱信号检测的神经网络方法，利用神经网络强大的学习和非线性处理能力，建立了混沌背景噪声的一步预测模型，从预测误差中检测淹没在混沌背景噪声中的微弱目标信号（包括周期信号和瞬态信号），研究了混沌背景中存在白噪声时该方法的检测能力，指出了目标信号为瞬态信号和周期信号时检测原理的异同点，最后以Lorenz系统作为混沌背景噪声进行了仿真实验，实验表明该方法能有效地将混沌背景中极其微弱的信号检测出来．

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