一种缓解神经网络灾难性遗忘问题的动态结构方法

一种缓解神经网络灾难性遗忘问题的动态结构方法，包含有以下步骤：S1、对神经网络学习训练样本数据进行归一化；S2、构造神经元连接权值记忆数组；S3、构造神经元偏置量记忆矩阵；S4、根据神经网络输入动态选择各层神经元之间连接权值；S5、根据神经网络输入动态选择各层神经元偏置；S6、根据神经网络学习算法训练神经网络；S7、根据所述神经网络训练结果更新所述权值记忆数组；S8、根据所述神经网络训练结果更新所述偏置记忆矩阵；S9、更新样本集，返回步骤S1。本发明缓解了因为有限样本学习训练所带来的“灾难性遗忘”问题，有效保留动力学系统运动学和动力学规律。