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针对神经网络的BP算法易陷入局部极小的问题，提出了遗传混沌搜索耦合的学习算法。其原理是在遗传操作中加入混沌替换因子以防止算法早熟，而后对由遗传算法进行“粗搜索”所得的结果进行混沌“细搜索”，有效地利用了遗传算法和混沌寻优的全局性的优点。普通的遗传编码是以一条长字符串为染色体，该方式存在搜索时间长、破坏了神经网络权值和阈值的整体性的缺点，提出的基于矩阵的细胞体编码方式克服了这一缺点。