在生物神经系统中，存在着一种“侧抑制”现象，即一个神经细胞兴奋后，通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。由于这种现象的作用，各个细胞之间会相互竞争，其最终的结果是兴奋作用最强的神经元所产生的抑制作用消除了周围其他细胞的作用。

自组织人工神经网络（Kohonen网络）竞争人工神经网络就是模拟上述的生物结构和现象的一种人工神经网络。它以无导师学习方式进行网络训练，具有自组织能力。它能够对输入模式进行自组织训练和判断，并将其最终分为不同的类型。

在网络结构上，自组织竞争人工神经网络一般由输入层和竞争层两层网络构成，如图3.4所示。输入层和竞争层之间的神经单元实现双向连接，同时竞争层各个神经元之间还存在着横向连接。

图3.4　自组织竞争网络结构图

从图可看出，自组织竞争网络的输出不但能判断输入模式所属的类别并使输出节点代表某一模式，还能够得到整个数据区域的大体分布情况，即从样本数据中找到所有数据分布的大体分布特征。