基于全局搜索的进化算法和一种局部搜索算法———结构化的非线性参数优化方法（ＳＮＰＯＭ），提出两种混合的优化算法来估计ＲＢＦ神经网络中的参数：１）初始化一定数目的种群作为ＳＮＰＯＭ 的初始值得到其适应值，通过选择、交叉和替换策略来更新种群；２）采用进化算法运行一定的代数，从最终群体中选取一些个体进一步用ＳＮＰＯＭ来优化．这两种混合优化算法的本质是用进化算法为ＳＮＰＯＭ 搜寻最优初始值，以得到全局最优解．仿真实验结果表明，该混合算法比单独使用进化算法或ＳＮＰＯＭ 更优，且优于其他一些算法．