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针对k平均聚类径向基（Radial Basis Function简称RBF）网络算法的聚类结果易受初始参数选取的影响，并常收敛于局部极小值的问题，提出一种将蚁群优化算法用于径向基神经网络训练过程，优化径向基函数的中心点，建立相应优化模型的算法．实验结果表明，该算法精确度高于k平均聚类径向基神经网络算法，且函数的拟合程度也得到了改善．