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提出了一种基于粒子群优化算法的神经网络控制混沌的方法。用粒子群优化算法来训练神经网络，利用训练好的神经网络作为混沌控制器，使混沌系统产生预期的运动。该方法无需了解被控系统的确切的动力学机制，实现方法简单。并对Logistic和Hénon映射进行了仿真，结果表明该方法能将系统控制到预定的轨道。因此，该方法能对混沌系统实施有效的控制，且能够应用于动力学模型未知而仅获得实验数据的情况。