要实现可辨识性并施加额外的约束，可以使用以下代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义AMOS模型
input_layer = Input(shape=(input_dim,))
hidden_layer = Dense(hidden_units, activation='relu')(input_layer)
output_layer = Dense(output_dim, activation='softmax')(hidden_layer)
amos_model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# 添加额外的约束
constraint = tf.keras.constraints.UnitNorm(axis=1)  # 使用单位范数约束，限制输出的向量长度为1
amos_model.layers[-1].kernel_constraint = constraint

# 编译和训练模型
amos_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
amos_model.fit(x_train, y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

上述代码中，我们使用TensorFlow和Keras建立了一个AMOS模型。为了实现可辨识性并施加额外的约束，我们使用了单位范数约束（tf.keras.constraints.UnitNorm）。通过将这个约束应用于输出层的权重矩阵（即最后一层的kernel_constraint属性），我们限制了输出向量的长度为1，从而确保每个输出都具有确定的身份。

在模型编译和训练阶段，我们使用了适当的优化器、损失函数和度量指标来适应具体问题的需求。你可以根据自己的数据集和任务来调整这些参数。

请注意，以上代码示例仅供参考，具体的实现方式可能因问题的特定要求而有所不同。