提出了一种基于自适应 Chebyshev 多项式神经网络(ACNN)的 Logistic 混沌系统控制算法。该算法采用 Chebyshev 正交多项式作为神经网络的激励函数, 构建 Logistic 混沌系统的预测与控制模型。为了保证算法的稳定性, 提出和证明了收敛定 理, 并利用自适应学习率算法提高神经网络的学习效率和收敛速度。通过采用自适应 Chebyshev 神经网络直接学习 Logistic 混 沌系统的动态特性, 并对系统实施目标函数控制。实验仿真结果表明, 该算法在 L