Рассмотрена модель открытой рекуррентной нейросети, отличающейся отсутствием скрытых нейронов, и предложен метод замораживания ее динамических аттракторов. Получено решение уравнения устойчивости и разработан метод неитеративного обучения таких нейронных сетей. На его основе разработана новая модель нейронной динамической ассоциативной памяти, получены оценки величины аттракторного радиуса и объема памяти. Оценены размеры траектории динамических аттракторов и показана возможность управления динамическими аттракторами путем изменения влияния различных составляющих обратной связи. Создана программная модель динамической ассоциативной памяти и получено экспериментальное подтверждение результатов теоретического анализа. Отмечена аналогия между динамическими аттракторами и цугами нервной активности мозга
нейронные сети, ассоциативная память, рекуррентные сети, неитеративное обучение