摘要：提出了一种基于竞争的自激励神经网络学习算法SIN,该算法综合了自适应谐振理论和竞争型神经网络的特点,并在隐含层采用了Hebb学习规则,既能保证原有记忆不受影响,又能对新的信息加以记忆,同时又克服了ART网络对噪音敏感的缺点,学习速度快,分类性能好,具有在线学习的功能.将该算法应用于Web日志挖掘能够有效地剔除噪音,得到很好的用户聚类和页面聚类的结果,为网站的管理者设计个性化的商务网站提供了有效的决策依据.

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