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为了解决煤矿循环流化床锅炉燃烧实时动态数学模型的高阶、多变量微分方程不易求解等问题，提出利用RBF神经网络实现该模型的参数辨识，并提出利用小生境克隆选择算法提高RBF网络学习算法的收敛性。通过SNCC循环流化床仿真系统的数字仿真验证，算法具有良好的收敛性和逼近效果，并避免了传统模型的复杂微分方程求解过程。