以实现RBF网络的增量学习能力和提高其增量学习的稳健性为目的，给出了一种RBF网络增量学习算法。算法首先对初始数据集进行聚类得到初始的RBF网络结构，然后采用GAP—RBF算法中的隐层节点调整策略动态调整网络结构实现RBF网络增量学习。RBF网络的初始化降低了初始数据集样本训练顺序对RBF网络性能的影响，增强了其增量学习的稳健性。IRIS数据集和雷达实测数据集仿真实验表明，算法具有较好的增量学习能力。