The present invention is related to a method to determine an artificial limb movement comprising the steps of: providing an EEG input training dataset； providing an output prosthetic limb movement training dataset corresponding to said EEG input training dataset； providing a dynamic recurrent neural network (DRNN) comprising a convergence acceleration algorithm； training said DRNN with said input and output datasets to define synaptic weights Wi-j, between neurons of said DRNN； determining from any EEG input dataset the artificial limb movement using the output generated by the trained DRNN in response to said EEG input dataset.本発明は、以下の工程を含むことを特徴とする人工肢運動を決定する方法に関する：ＥＥＧ入力訓練データセットを準備する；前記ＥＥＧ入力訓練データセットに対応する出力補綴肢運動訓練データセットを準備する；収束加速アルゴリズムを含む動的再帰ニューラルネットワーク（ＤＲＮＮ）を準備する；前記入力及び出力データセットで前記ＤＲＮＮを訓練して、前記ＤＲＮＮのニューロン間のシナプス重みｗｉ，ｊを規定する；前記ＥＥＧ入力データセットへの応答において訓練されたＤＲＮＮによって生成された出力を使用して人工肢運動を任意のＥＥＧ入力データセットから決定する。【選択図】 図１１
