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设计了基于车轮垂直动载的路面识别的RBF网络分类器．对正则化、网络集成、添加噪声及最优停止4种神经网络泛化方法进行了归纳分析．输入加入强度为0．025的噪声，并用5个子网进行集成处理后，测试样本正确识别率最高，达50％．上述方法结合最优停止法时，测试正确率没有提高反而下降．反映了RBF网络在小样本识别中泛化处理的某些特点．测试结果表明：适当泛化后的RBF神经网络可用于基于垂直动载的路面识别．