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本文以海明神经网络与自适应谐振理论(ART)模型学习算法为基础,从理论上分析了海明网络学习算法的缺陷,利用ART网络的思想,提出了一种快速分类的神经元网络的算法,命名为Improved Hamming算法(简称Im-H算法)。此算法主要优点在于阈值更新及引入了经验迭代次数。将此算法用于字符模式识别,大量的计算机实验结果表明了Im-H网络学习算法的有效性、快速性。