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在使用基于梯度下降的径向基函数（RBF）神经网络学习方法时，由于网络目标函数误差曲面极其复杂，因而产生了网络收敛速度慢，且容易陷入局部极小，网络初始值的设置对网络训练结果影响很大等问题。基于遗传算法的训练方法能够摆脱陷入局部最优的困扰，但遗传算法的局部搜索能力不够，从而影响网络的训练效果。为了解决上述问题，在研究两种算法特点的基础上，提出一种组合训练方法，用提出的训练方法对UCI中的部分数据集进行了仿真实验，并将实验结果与传统方法下的结果进行了比较，实验结果表明新方法是有效的。