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人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

分析了间歇混沌模型振子的混沌特性， 利用 振子的非平衡相变对微小信号具 有敏感性及对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力的性质， 采用混沌振子阵列实现 对噪声背景下微弱信号的检测； 并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据， 该方法的优点在于可以直接进行解 析计算。仿真实验表明： 该检测方法简单、 有效，测的精度比较高

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