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分析了正则化及广义径向基神经网络（RBF）的基本原理;比较了不同重叠系数及隐藏层节点数对网络逼近能力的影响并采用粒子群算法（PSO）对RBF网络设计参数进行优化。结果表明：不同的重叠系数及隐藏层节点数对网络结构具有较大的影响,且采用PSO优化之后的RBF网络具有较小的网络结构,能对目标函数进行精确拟合。