V dannom issledowanii predstawlena optimizaciq nejronnoj seti radial'noj bazisnoj funkcii (RBF) s ispol'zowaniem aFOA i sozdanie modeli seti, primenqq ee s kombinaciej ocenki srednego znacheniq wliqniq (MIV) dlq wybora peremennyh. Forma algoritma optimizacii s poprawkoj na plodowyh mushek (aFOA) prosta w oswoenii i imeet harakteristiki bystroj shodimosti i nelegkogo padeniq w lokal'nyj optimum. Validnost' modeli prowerena na dwuh real'nyh primerah, krome togo, ona bolee prosta w izuchenii, stabil'na i praktichna.