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介绍了径向基概率神经网络（RBPNN）的一种启发式结构优化算法．该算法首先提出一种移动平均中心超球覆盖算法，并用于初选径向基概率神经网络的隐中心矢量，然后使用遗传算法进一步优选隐中心矢量，同时优化核函数控制参数．实验结果表明，该算法在实际应用中能够加快优化速度，降低计算复杂度，有效地简化RBPNN模型的结构．