作为一种有效的概率模型,有限混合体(finite mixture)已被广泛应用于数据分析和信息处理中。然而,对于一组给定的数据,其混合分量个数的选择依然是一个相当困难的问题。近年来,贝叶斯阴阳(BYY)和谐学习系统与理论已经发展成为一种崭新的统计学习理论与方法,并且可直接应用于有限混合模型的参数学习和模型选择。这种新的BYY和谐学习机制通过优化有限混合体上的一种和谐函数来实现,其显著特点是能够在参数学习过程中自动选择混合分量的个数。本文根据BYY和谐学习模型和原则对t混合体的模型选择和参数学习进行了研究,建立了一种t混合体的批处理梯度型BYY和谐学习算法。模拟实验表明,对于多元t混合体数据,我们提出的批处理梯度型BYY和谐学习算法在完成参数估计的同时能够自动地确定出真实的t分量个数。更进一步,我们将批处理梯度型BYY和谐学习算法成功地应用到非监督彩色图像分割上。