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本文提出了一种新颖的混沌神经元模型,其激励函数由Gauss函数和Sigmoid函数组成,分又图和Lyapunov指数的计算袁明其具有复杂的混沌动力学特性。在此基础上构成一种暂态混沌神经网络,将大范围的倍周期倒分叉过程的混沌搜索和最优解邻域内的类似Hopfield网络的梯度搜索相结合,应用于函数优化计算问题的求解。实验证明,它具有较强的全局寻优能力和较快的收敛速度。