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针对神经网络的一些缺陷，研究神经网络基于粒子群优化的学习算法，将粒子群优化算法用于RBF神经网络的学习训练。提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的径向基（RBF）网络参数优化算法，首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数，再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度，最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值，找到神经网络权值的最优解，以达到优化神经网络学习的目的。最后，通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较，验证了算法的有效性。