以生物神经系统的混沌动力学为基础建立起来的混沌神经网络具有十分丰富的动力学特性,在记忆搜索、模式识别等智能信息处理领域有着巨大的潜在应用价值。但是它的混沌特性使得网络的输出不能稳定,从而限制了它的信息处理中的直接应用,因而,混沌神经网络的混沌控制研究成为混沌神经网络研究领域的一个研究热点。到目前为止,大多数混沌神经网络的混沌控制方法都是根据网络模型的自身特点而建立的,没有考虑大脑神经活动的真实动力学特性。我们研究组的张祁含月等提出的正弦参数控制法,将反映脑波特性的正弦波作为控制信号调控Aihara混沌神经网络的不应性参数,实现了混沌控制。考虑到脑波不是单一频率的正弦波,本论文提出了采用多个不同频率的正弦波作为控制信号去调控Aihara混沌神经网络的不应性参数的控制方法,并作了系统的仿真模拟实验。我们提出了两种控制方法：1、用两种不同频率的正弦波信号分别调控不同的混沌神经元的不应性参数；2、两种不同频率的正弦信号叠加后调控所有的混沌神经元的不应性参数。研究表明,控制信号的频率的取值,对控制效果起着至关重要的作用。不管采用哪种控制方法,只有当控制信号的频率处于人们工作或高强度思考时的脑波频率波段内时,网络的混沌运动才能有效地被控制住,即网络收敛到只包含与初始模式相关的存储模式的周期轨道上。此外,对于两种不同频率的正弦信号叠加的控制方法,混沌运动的控制效果还与两个正弦波的初相有关。本文的研究结果支持了Freeman等所提出来的“大脑中自身存在的混沌控制是认知和学习得以完成的关键”这一假设,有助于我们理解大脑的意识活动。