该文在对传统的模型C-均值聚类算法及其修改形式进行分析的基础上,吸收竞争学习的思想,提出了一种新型的抑制式模糊C-均值聚类算法,并将该思想推广到了聚类神经网络,提出了抑制式模糊聚类神经网络.作为所提方法的应用,给出了在图像分割中的应用结果.实验结果表明该文的方法是有效的.全文共分五章,各章的内容分别为:第一章为绪论,介绍了模式分析,概述了模糊聚类算法的发展状况、研究的意义和模糊聚类在图像分割中的应用;介绍了该文所取得的主要成果和内容安排.第二章介绍了聚类分析、硬C-均值聚类算法和模糊C-均值聚类算法.最后介绍了Kohonen自组织聚类神经网络和模糊Kohonen自组织聚类神经网络.第三章分析了竞争学习算法,提出了抑制式模糊C-均值聚类算法,该算法在经典数据取得了较好的效果.第四章提出了抑制式模糊聚类神经网络.第五章给出了抑制式模糊聚类算法在图像分割中的应用.