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本文研究了径向基函数网络(RBFN)的分类机理问题。在Ruck工作的基础上,通过与传统的基于Parzen窗估计核分类器做类比,本文从模式分类机理入手,分析了RBFN使用正、负两类训练样本来估计判别函数的特点,指出它优于核分类器,并讨论了相应情况下RBFN输出层连接权、模式分类判决域的特点。最后用多类模式分类的结果对上述理论进行了验证。