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提出了一种基于双重竞争共振机制的模糊ART神经网络模型．该模型将输入节点的竞争共振机制引入到输出类别节点，采用输入节点和输出节点双重竞争共振机制，形成了一种新的模糊ART结构，解决了传统模糊ART网络记忆不稳定问题．将该模型应用于图像分割，解决了传统模糊ART网络图像分割结果随警戒参数的升高而出现的过度分割．实验结果表明，和原始模糊ART算法相比，新算法具有更好的分类识别性能，在飞机目标识别中平均识别率比原始算法提高3％～5％．