当前,自然科学正面临着深刻的变化,学科之间相互渗透,正在推动着许多交叉和综合性科学的产生。非线性科学就是影响深远的综合性科学之一。混沌是非线性系统中非常典型的一种行为,对混沌行为的研究大大丰富了人们对事物演变的认识,特别是对一些非线性系统的复杂行为有了正确的认识,有助于分析解决许多长期以来无法解决的复杂现象和问题。　　 近年来,混沌动力学为人们研究神经网络提供了新的契机,用神经网络产生混沌以及构造混沌神经网络成为一个热点课题。混沌神经网络的研究还处于初级阶段,发现低维连续神经网络产生的混沌吸引子,并且对这种混沌神经网络模型及其动力学行为进行分析,无疑会丰富混沌、混沌神经网络及神经网络动力学的研究,对完善混沌和混沌神经网络的理论有着重要的作用。　　 本文首先介绍了相关的背景,接着介绍了混沌动力学的基本知识和研究方法。最后介绍了本文对连续Hopfield神经网络模型及其产生的混沌的一些创新的研究工作成果:　　 (1)发现了新的三维和四维连续Hopfield神经网络所产生的混沌,并通过相图、Lyapunov指数、分岔、Poincare映射等方法对其混沌特性进行分析；　　 (2)其中三维连续Hopfield神经网络所产生的混沌在具有一个源点和两个鞍焦点的同时,对不同的起始点会有极限环和混沌吸引子,这在混沌理论中也是很少见的,而四维连续Hopfield神经网络所产生混沌的最大Lyapunov指数要比以往相类似发现的最大Lyapunov指数大出许多:　　 (3)通过拓扑马蹄理论运用计算机辅助的方法对三维混沌吸引子的存在性予以证明；　　 (4)基于不同的传递函数,建立起两类连续Hopfield混沌神经网络的联系,极大地拓展了连续Hopfield混沌神经网络的范围。