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神经网络具有十分丰富的非线性动力学特性,神经网络的混沌性也一直受到人们广泛的关注。但是现有的工作大都集中在离散时间神经网络模型上,连续时间混沌神经网络由于其模型的研究难度较大,因此在前人的工作中比较少见。本文介绍了人们对低维连续时间神经网络动态复杂性研究的最新工作成果;然后给出一个低维连续时间神经网络存在混沌吸引子的实例;最后介绍了证明低维连续时间神经网络存在混沌吸引子的方法:运用符号动力学与拓扑马蹄理论,可以利用计算机给出较严格的验证。