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提出了基于遗传算法的分式线性神经网络优化方法。该方法首先用遗传算法优化分式线性网络的权值，然后在遗传进化结果的基础上，利用分式线性网络反向传播（BP）算法训练分式线性网络，获得网络的最优权值。作为应用，预测原油溶解气油比的基于遗传算法的分式线性神经网络模型被给出。对比实验表明，基于遗传算法的分式线性神经网络优化方法是一种新的建模方法。