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SOM网络作为一种无导师的神经网络，因其具有较强的聚类能力而被广泛应用于各个领域，针对SOM神经网络在训练过程中对权值的初始化及邻域的更新过程中存在的不足，提出一种优化方法，该方法通过“概率正态分布法”使初始权值更为合理的分布在可行空间中，通过衡量权值与输入向量间的亲和力来确定邻域范围的大小。实验数据证明：优化后的SOM神经网络在识别轴承故障类型时效果良好。