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为了提高神经网络进行函数拟合的精度，首先在三层径向基神经网络基础上通过增加网络层次和改变激励函数提出了一种四层径向基小波神经网络，并采用遗传算法来确定初始网络参数；其次针对遗传算法中容易早熟的缺点，在遗传算法中引入动态平衡策略，根据适应度的变化来动态改变遗传算法中交叉和变异概率，从而增加算法全局探索和局部开发的平衡能力；最后通过对函数拟合试验并与其他方法相比较表明了算法的有效性。