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本文利用进化编程（ＦＰ）来同时进化径向基函数神经网络（ＲＢＦＮＮ）的结构和参数。与其它进化神经网络方法有以下四个方面的不同：（１）ＥＰ是基于拉马克的进化学说，强调父代与子代之间的行为联接；（２）进化算子中仅有突变，而没有交叉，以消除互换问题；（３）突变操作中，删除总是先于添加进行，以获得最简的网络结构；（４）利用测试样本集构造适应度函数，以提高网络的泛化能力。用进化ＲＢＦＮＮ来预测Ｍａｃｋｅｙ－Ｇ