数字全息显微镜（DHM）可以对生物样本的复杂波前进行数值重建，但是物体波前存在二次相位畸变和高阶像差，使得成像物体存在一定的相位像差。基于此，提出一种基于径向基神经网络（RBF）的相位畸变补偿算法。使用RBF网络构建非线性函数，最小化损失函数来估算物体的实际相位，损失函数考虑了全息面和RBF网络的输出。在仿真中以原模型为基准计算全局的均方误差，所提算法的均方误差为0.0374，主成分分析法（PCA）的为0.0470，频谱质心法（SCM）的为0.3303。搭建DHM系统用于HL60细胞的成像幅度和相位对比度观察，结果显示，所提算法能够更好地消除载波频率和相位畸变。所提算法无需了解光学参数，且可以通过调整采样点数量控制计算时间和插值精度，在弱散射物体或微纳结构三维形态测量中具有潜在的应用前景。