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讨论了基于径向基函数(RBF)的概率神经网络的基本网络结构和网络的学习和运行过程,并且与BP算法rn的径向基神经网络进行了对比,同时也测试了网络的容错能力.结果表明,基于RBF的概率神经网络,学习速度大rn大提高,同时减小了BP陷入局部极小的问题,有一定的抗噪声的能力.基于RBF的概率神经网络模型在心律失常rn自动识别中获得了很好的应用.