首先介绍了一些常见的混沌系统的一些基本概念及研究方法.第二部分采用神经网络 对各类混沌系统进行了辨识.针对混沌系统的特性,对神经网络的一些结构和参数调整算法进行了研究,同时对混沌系统的逆模型也进行了辨,建立了一定精度的混沌系统的正模型和逆模型.然后,在对系统的正模型和逆模型辨识达到一定精度的情况下,应用神经网络对一类混沌系统进行控制以达到研究人员预期的目标,例如,采用BP算法,产生一个控制序列,使混沌系统稳定到不动点上.当控制目标主要消除混沌时,鉴于混沌系统对初始值和敏感性,仅采用传统控制方法是不够的,研究人员可以采用神经元控制办法来实现对混沌的抑制.这里采用了逆系统方法,逆系统作为神经网络控制器患在前向回路中,以使混沌系统产生研究人员期望的输出信号.最后,总结了混沌领域中的神经网络实现方法,同时对使用神经网络仿真、辩识和控制混沌系统提出了一些改进.