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神经网络集成被认为是最有效的工程化神经网络设计方法之一.把混沌搜索技术引入到神经网络集成方法中,提出了基于混沌搜索的神经网络集成方法.该方法保持了神经网络集成可以有效提高神经网络的泛化能力的特点,减小＂多维共线性＂和样本噪声的影响.为有效保证网络权值多样性,在网络权值初始化的过程中加入混沌理论.对广义异或问题的仿真计算表明,该方法的性能优于标准的神经网络集成方法.