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混沌神经网络及其简单应用的综述报告
混沌神经网络（ChaoticNeuralNetworks，CNN）是一种以混沌动力学理论为基础，融合了神经网络和混沌系统的新型计算模型。与传统神经网络相比，CNN能够更好地处理非线性和复杂性问题。本文将在介绍CNN基本原理的基础上，探讨其在分类、计算和控制领域的简单应用。
一、CNN基本原理
CNN将混沌系统的状态变量作为神经网络的输入变量，将神经网络的输出作为混沌系统的驱动变量。CNN的模型能够产生类似于混沌系统的轨迹，它能够在微小的扰动下显示出复杂的非线性行为，并呈现出对初始条件的强敏感性。
CNN的基本结构一般包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。输入层接收输入信号，隐藏层经过非线性映射函数处理输入层的信号，输出层产生相应的输出。
CNN模型的学习方式很重要，有两种常见的学习方法：一种是基于误差反向传播法的有监督学习方式；另一种是基于遗传算法和模拟退火等进化算法的无监督学习方式。
二、CNN在分类领域的应用
CNN因其较好的特征提取和分类性能，被广泛应用于分类领域。例如，文献[1]提出的一个CNN模型用于面部表情识别，实验结果表明该模型在面部表情识别方面表现良好。文献[2]则提出了一个基于CNN的图像识别方法，该方法可以自动地识别图像中的物体，并较好地处理了光照条件和遮挡等影响因素。
三、CNN在计算领域的应用
CNN也被应用于计算领域。文献[3]提出了一个基于CNN的混沌序列预测方法，该方法能够有效地预测混沌序列的下一步值。文献[4]则提出了一个基于CNN的时间序列分类方法，该方法可以自动地将时间序列分类，并取得了较好的分类效果。
四、CNN在控制领域的应用
CNN在控制领域的应用也逐渐得到了关注。文献[5]提出了一个基于CNN的控制器来控制混沌系统的稳定性。文献[6]则提出了一个基于CNN的模糊控制方法，该方法可以对混沌系统进行精确控制。
总之，CNN是一种融合了神经网络和混沌动力学理论的新型计算模型。CNN在分类、计算和控制领域的应用表明，CNN具有较好的性能和应用价值。我们有理由相信，在未来的研究和应用中，CNN必将发挥更大的作用。
参考文献：
[1]PengW,ShiH,ZhaoS.FacialexpressionrecognitionbasedonCNN[J].20172ndIEEEInternationalConferenceonComputerandCommunicationSystems(ICCCS),2017:505-508.
[2]CireşanDC,MeierU,SchmidhuberJ.Multi-columndeepneuralnetworksforimageclassification[J].2012IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2012:3642-3649.
[3]WuQL,LuoXY.ChaotictimeseriespredictionbasedonChaoticNeuralNetworks[J].PhysicsLettersA,2007,363(1):51-58.
[4]LiJ,ZhuangY,PanX.ChaotictimeseriesclassificationbasedonChaoticNeuralNetworks[C]//2006InternationalConferenceonComputationalIntelligenceandSecurity.IEEE,2006:1668-1671.
[5]WangQP,ShiBX.Anovelapproachonstabilizingchaoticneuralnetworksusingoutput-feedbackcontrol[J].Chaos:AnInterdisciplinaryJournalofNonlinearScience,2007,17(3):033105.
[6]ZhangX,WangJ,WangX,etal.FuzzycontrolofchaoticsystemsbasedonChebyshevChaoticNeuralNetworks[C]//2013IEEE9thInternationalConferenceonWirelessandMobileComputing,NetworkingandCommunications(WiMob).IEEE,2013:46-50.