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针对汽车轮胎与路面接触面压力测量问题，提出了一种基于模块化神经网络的轴载、胎压与接触面压力的关系模型．该模型首先将样本进行模糊聚类，针对不同的轴载、胎压信息，构造基于距离测度的隶属函数，通过模糊判别实现该信息子网络的在线选择，提高神经网络对信息处理的自适应性．对合肥市某公路的轴载检测样本的测试结果表明，基于模块化神经网络的接触面压力模型在精度上优于经验模型，环境适应性也有一定程度提高．