形态学神经网络的动态自适应学习环境构建系统及方法

本发明公开了一种形态学神经网络的动态自适应学习环境构建系统及方法，包含多模态数据协同处理模块，利用压感、眼动及脑电传感器采集相应信号，分解去噪后采用跨模态联合验证机制生成高可信度融合指令流；神经形态动态建模模块通过脉冲图神经网络将其转换为生物神经元式脉冲序列，构建动态知识拓扑生成时空特征图；混合神经网络训练与优化模块基于相应策略，动态调整突触权重以优化网络结构；认知状态自适应渲染模块通过神经渲染压缩引擎将时空特征映射至低维隐空间，实时生成适配界面。本方案将各原始信号经进行特征提取和处理，将不同模态数据的特征进行深度融合生成融合指令流，实现神经信号与外部行为的精准映射。