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为了解决径向基网络(RBFNN)结构设计的随机性,进一步优化RBF网络性能,提出一种基于支持向量机(SVM)的径向基网络结构优化方法。通过训练得到的SVM确定径向基网络的隐层节点个数、隐层权值和阈值;同时利用SVM对输入向量进行特征变换,进一步对输入向量进行维数约简。通过齿轮箱的故障诊断实验表明,优化后的RBF网络具有更精简、稳定的网络结构,能得到更准确的诊断结果。