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在高压加速器的束流引出过程中，会出现束流中心轨道偏移的现象。本文基于小脑模型神经网络（CMAC）研究束流中心轨道的自动校正算法。CMAC在学习过程中，一般采用梯度下降法更新网络权值，学习率对收敛速度影响较大。提出采用微分进化算法对CMAC的网络权值进行更新，并与传统方法进行比较。实验表明，基于微分进化的CMAC学习算法，收敛速度更快，可用于束流中心轨道的自动校正算法。