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脉冲耦合神经网络是新一代的人工神经网络，具有优良的自适应图像分割和自适应图像特征提取能力。本文有机的运用自适应图像分割和自适应图像特征提取，提出了一种新的图像特征——空间自适应类直方图(Space Adaptive Histogram，SAH)，它既包含了图像的空间位置特征，又包含了图像的灰度特征，是一种很好的图像特征。我们把空间自适应类直方图与传统的基于共生矩阵的图像纹理特征组合作为图像的特征应用于图像检索。大量实验表明该方法的有效性。在此基础上，对脉冲耦合神经网络的以相似性集群特性和捕获特性进一步研究，提出了一种新的基于脉冲耦合神经网络的数据聚类方法。该方法构思新颖、适用范围广、具有广阔的应用前景。本文中，我们将它与传统的数据聚类方法分别对模拟数据和真实数据做以实验，并加以比较，证明了该方法优于传统方法，验证了它的优良性。