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。