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为了更好地模拟人脑对事物的学习、认知过程，笔者提出了模式神经元网络的聚类规则和方法，从而完善了这种新型的神经网络模型。与现有的人工神经网络不同，模式神经元网络不需要反复迭代就能达到学习、识别、分类的效果。实验结果表明：与自适应共振理论相比，模式神经元网络的学习效率快，识别精度高，分类效果也比较好。