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本文以布拉格声光双稳混沌系统之系统辨识为例，研究了利用前向神经网络对混沌光学系统进行快速系统辨识的可能性，其计算机仿真实验结果表明，由静态ＢＰ算法训练的三层前向神经网络，在混沌催化逄法的支持下可克服ＢＰ算法训练时间沉长的缺点，在较少的训练次数内即已成为一良好的混沌光学系统辨识器，因而可用来高效率地处理混沌光学时间序列在进行混沌光学系统的动力学重构。