我们提出了一种基于稳定循环网络的“动态网络架构”智能系统，应用于视觉领域。该模型通过自组织机制和Hebbian可塑性，能够在高噪声环境中保持线条表示的稳定性，并从部分遮挡中重建特征。研究重点在大脑皮层区域，展望未来的物体识别能力。

我们提出了一种名为“动态网络架构”的新型智能系统架构，该架构依赖于稳定循环网络，并讨论其在视觉上的应用。通过动态连接主义原则，我们的模型通过自组织机制，结合Hebbian可塑性和定期加强的抑制来稳定初级传入信号引起的神经激活。我们证明了DNA的可行性，即使在每个空间位置引入了高达59%的噪声，线条表示的构建仍然保持稳定。此外，我们展示了该模型能够从部分遮挡的输入中重建预期特征，并且可以推广到训练期间未观察到的模式。我们提供了关于一个独立区域的优势和不足的深入理解，并展望了未来工作如何通过组合多个区域来实现不变的物体识别。