混沌序列的神经网络实现

利用ＢＰ神经网络，对非线性系统产生的混沌序列进行学习，逼近该非线性系统的映射特征，从而使自身具有混沌特性，成为具备混沌输出能力的神经网络，建立了基于神经网络的混沌序列产生模型（ＣＧＮＮ）。此方法利用具有学习能力的神经网络，它不需要针对某一种非线性映射设计单一的系统结构．并利用ＤＳＰ技术在ＣＧＮＮ基础上，制成了混沌神经网络协处理机插板，将其产生的混沌序列作为密钥，用于信息的保密通信。