人工神经网络因其广泛的应用而一直是人工智能领域的研究热点之一乌贼巨大神经元轴突电生理实验表明,生物神经元表现出明显的混沌特性,混沌神经网络正是在此基础上建立起来的.由于混沌神经网络丰富的动力学特性和在模式识别、智能信息处理等方面的潜在应用价值,混沌神经网络将是未来神经网络发展的重要方向之一.以往神经网络的研究大多采用全连接模型,即任意两个神经元都是相互连接的,但猫和猴子的神经系统电生理实验证明,神经元之间有时候并不是完全连接的,其具有明显的聚类现象.研究表明,生物大脑神经网络很可能是小世界网络.本文采用了Aihara的混沌神经元和神经网络模型,先研究了链状排列的混沌神经元团簇在阈值耦合方法下的同步特性,然后再研究网状连接的混沌神经网络在不同连接条件下的演化状态,并使用小世界网络来进一步研究混沌神经网络的动力学特性.研究表明小世界神经网络下混沌神经网络表现出丰富的动力学特性,具体表现为在演化图案上出现若干散布斑点并不断扩散,当扩散到最大时又逐渐消失,开始下一轮演化.这让人联想到生物的繁殖过程,值得我们去深入研究.