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大坝安全评价常用的多级灰关联评估、模糊综合评判等方法均需设计各评价指标对各级标准的隶属函数及各指标的权重，然后综合考虑大坝的安全程度。由于具体问题的复杂性和多样性，其评价结果受评价者主观因素的影响较大。人工神经网络则可以通过学习自动调整各影响因素的权值，它不仅能较好地吸收学习样本中领域专家的思维和经验，还具备较高的抗干扰能力和较好的容错性。因而，已有学者将改进的BP神经网络用于大坝安全综合评价。然而，BP网络收敛速度慢，稳定性差，易陷入局部极小，极大地限制其实际应用。为此，提出将径向基函数神经网络应用于大