摘要： 近几年混沌神经网络在信息处理，特别是联想记忆中的应用得到了极大重视。本文提出了一个改进的连续学习混沌神经网络(MSLCNN)模型，它具有两个重要特征：(1)根据不同的输入，神经网络做出不同的响应，可从已知模式来识别未知模式；(2)可连续学习未知模式。计算机仿真表明我们的模型具有应用潜力。

关键词: 连续学习 混沌 神经网络 GCM模型 计算机仿真 信息处理