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讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用，提出了一种暂态混沌神经网络模型，把混沌动力学与收敛动力学相结合，使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡，达到控制混沌的目的，并且提供一个在全局最优解附近的初值，然后用Hopfield网络得到最优解，有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题．仿真结果表明算法对于初始值是稳健的，并且具有很强的克服陷入局部极小能力．