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建立径向基函数(RBF)网络的关键是隐层神经元数目和隐层中心(中心向量和宽度)的确定。针对当前RBF 网络在上述参数确定，以及网络训练收敛性能和泛化能力等方面存在的缺陷，通过利用理想输出数据蕴涵的信息，以及引入减聚类算法和聚类划分方法中的迭代重定位思想，本文提出了一种混合聚类(Hybrid Clustering)算法作为RBF网络的训练方法，并将之用于4节点电网故障诊断。仿真结果表明混合聚类算法建立的RBF 网络能够以很高的准确率进行电网故障诊断。与实际应用中普遍采用的正交最小二乘算法相比，它建立的RBF网络的结构规模更小，泛化性能更好，故障诊断准确性大有提高。