摘　　　要：提出了一種同時(shí)具有遲滯和混沌特性的神經(jīng)元模型，并利用該模型構(gòu)造出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于求解優(yōu)化計(jì)算等問題。通過在神經(jīng)元中引入自反饋，使得神經(jīng)元具有混沌特性。將神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)改為具有上升分支和下降分支的遲滯函數(shù)，從而將遲滯特性引入神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。結(jié)合模擬退火機(jī)制，在優(yōu)化計(jì)算初期，利用混沌特性可提高網(wǎng)絡(luò)的遍歷尋優(yōu)能力，利用遲滯特性可在一定程度上克服假飽和現(xiàn)象，提高網(wǎng)絡(luò)的尋優(yōu)速度。在優(yōu)化計(jì)算末期，網(wǎng)絡(luò)蛻變?yōu)槠胀ǖ模龋铮穑妫椋欤澹湫蜕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，按照梯度尋優(yōu)...