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自组织特征映射神经网络(SOM网络)在分类方面存在的不足是训练时间长、分类精度不高以及学习过程容易发生振荡。为了改善SOM网络的分类性能,达到提高和分类精度的目的,提出了SOM网络的工作原理及算法,得出影响SOM网络分类性能的主要因素,包括学习率、初始权值、训练次数及邻域设置等,并分别提出了改进方法。利用改进后的SOM网络,通过3折分层交叉验证方法对储粮害虫数据进行分类验证,仿真实验结果表明,改进后的SOM分类器在学习速度和分类精度方面都得到了较大提高,证明提出的改进方法是有效的和可行的。