对几种形式的自组织映射神经网络进行了集中介绍，并对自组织特征映射（SOFM）神经网络和学习矢量量化（LVQ）神经网络在电力系统暂态稳定模式识别中的应用性能进行比较。利用SOFM网络输出层聚类信息对不同ANN输入特征量的选取效果进行了直观的比较。在这些比较的基础上，利用Kohonen网络“无监督聚类、有监督学习”的工作方式，给出一种基于Kohonen网络的复杂系统在线事故筛选和发电机功角预测方法。利用华中电网的数据对这种网络进行了大量的计算，计算证实了该方法的有效性。