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为了提高对带噪声混沌系统识别的准确性，结合小波神经网络，提出了基于动态阈值和随机梯度的识别方法。该方法将动态变化的阈值作用于小波系数，并与神经网络训练过程紧密结合，依据误差函数，采用随机梯度下降方法反向动态修改阈值，使系统误差更接近于理想输出。实验结果表明，该方法能合理去除混沌信号中的噪声，识别结果更为准确。