自组织增量学习神经网络（SOINN）是一种具有自组织特性的增量学习算法，能够在不预先确定网络结构的情况下，通过在线学习方式逐步适应输入数据。SOINN的核心思想是模拟人脑的学习机制，动态调整网络拓扑结构，自动识别和删除噪声数据，同时保留重要的节点和连接。该算法在处理非平稳数据流、聚类分析和模式识别等领域表现出较强的适应性和鲁棒性。与传统神经网络相比，SOINN不需要预先设定隐层节点数量，能够自主调整网络规模，有效解决了增量学习中的“灾难性遗忘”问题。近年来，SOINN及其改进算法在图像处理、机器人导航、数据挖掘等实际应用中展现出良好的性能，成为机器学习领域的研究热点之一。
