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混沌神经网络
“1990年K.Aihara、T.Takabe和M.Toyoda等人根据生物神经元的混沌特性首次提出混沌神经网络模型，将混沌学引入神经网络中，使得人工神经网络具有混沌行为，更加接近实际的人脑神经网络，因而混沌神经网络被认为是可实现其真实世界计算的智能信息处理系统之一，成为神经网络的主要研究方向之一。”
结论的文章。
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混沌模块
混沌模块是我们制作小游戏的一个漂亮的模块
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混沌加密算法的研究与实现
混沌算法产生的时间序列对初始条件敏感，结构复杂，难以分
析和预测，但同时，它可以提供具有良好的随机性、相关性、复杂
性的伪随机序列，独有的密码学特性，使之非常适合于序列密码加
密。本文主要研究基于混沌Logistic算法的序列加密算法和应用研
究的问题。
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混沌分析程序
可用于混沌时间序列分析的matlab源程序，非常简单，方便
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基于混沌理论检测微弱信号
该文档简单地介绍了基于混沌理论的微弱信号检测，描述了在不同输入下的信号输出情况，对混沌有了较为简单的认识。
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基于混沌蚁群算法的物流配送路径问题仿真研究
将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合，在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了 在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力，对于物流 配送路径问题的求解能够获得满意的结果
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