摘要：为了保持神经网络在优化计算求解过程中结构不被改变，以迟滞混沌神经元和迟滞混沌神经网络为研究对象，提出了一种基于滤波跟踪误差的控制策略来实现神经元／网络的稳定控制．采用该控制策略，在不改变非线性特性发生机理的情况下，神经元／网络可实现函数优化计算问题的求解．所设计的控制律包含两部分：一部分是系统进入滤波跟踪误差面时的等效控制部分，另一部分为确保系统快速进入滤波跟踪误差面的控制部分．采用Lyapunov方法对神经元／网络的控制进行了稳定性证明．根据待寻优函数直接求得神经元的控制律，在该控制律的作用下，神经元／网络可逐渐稳定到优化函数的极值点，从而实现优化问题的求解，仿真实验结果验证了该控制方法在优化计算中的可行性和有效性．

关键词：迟滞 混沌 神经元 神经网络 

单位：天津工业大学 电工电能新技术天津市重点实验室 天津300387 天津工业大学电气工程与自动化学院 天津300387