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神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习，并且训练开销很大。针对传统算法的不足，提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引人新的神经元激励函数和突触调节函数，赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上，提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引人“胜者得全”式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了“遗忘灾难”问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具