摘要：从锅炉水循环系统当前工艺参数中辨别和判断故障,可以使控制人员更全面地判断当前生产状态和预测未来情况,从而及时采取有效应对措施。该文提出一种基于仿生智能优化的RBF神经网络用于水循环系统故障的诊断。即针对构造RBF神经网络时隐相关参数难以确定的问题,该文提出采用混合蛙跳聚类算法确定隐层节点数,采用混合粒子群算法确定c和σ,使用最小二乘法（LMS）计算ω。通过实例验证,采用该文方法可以准确的诊断锅炉水循环系统的故障。

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