従来のニューロンのモデルでは、 他数の入力の加重特性と発火のしきい値作用を ニューロンの特徴的な機能として採用し、 モデル化している。 これは、忠実なモデル化は取り扱いを複雑にし、 その本質を理解するのに障害になると考えられているからである。
しかし、 実際のニューロンは、 そのようなニューロンモデルが示す以上の多様性を示す。 従来のニューロンのモデルの出力は、 全か無かの法則（階段関数）で与えられていたが、 実際の神経細胞において空間固定の条件で注意深い実験を行うと、 神経膜の活動電位生成過程は、厳密には全か無かの法則には従わない。 ニューロンの出力は、図 3.3 のシグモイド関数のように、 急峻ではあるが連続的に応答の大きさが変化する 「ファジー」な活動電位特性を有することが分かる。 そして、ニューロンのカオスを生成する軌道不安定性は、 この連続的なしきいセパラトリクスに起因する。 すなわち、ニューロンのカオスは 全か無かの法則の不成立ゆえに成立するのである。 そこで従来のニューロンに、 「カオス」の特徴を取り入れたカオスニューロンが 考え出された[4]。 従来のニューロンに追加された カオスニューロンの特徴は、
合原らはCaianiello-Sato-Nagumoモデルの出力関数を連続関数に変更した カオスニューロンモデルを提案している。 このモデルは次式によって定義されている。
ここで x(t+1) は時刻 t+1 におけるニューロンの出力、
A(t) は時刻 t のおける外部入力の大きさ、
は不応性の項に対するスケーリングファクタ( 
)、
k は不応性の定数 
、 g は軸索伝搬定数である。
関数 f はニューロンの内部状態 u と出力 x(t+1) との
関係を与える出力関数で、
図 3.3 のシグモイド関数、式(3.3)で与えられる。
