La arquitectura de la función de base radial y la arquitectura del perceptrón multicapa son enfoques muy diferentes para las redes neuronales en teoría y práctica. Considerando su eficiencia de clasificación, ambos tienen fortalezas diferentes; por lo tanto, la integración de estas herramientas es un problema de dominio interesante pero poco estudiado. Este documento presenta un nuevo método de inicialización basado en una medida de homogeneidad ponderada por la distancia para construir una red de función de base radial con una rápida convergencia. La red de función de base radial propuesta se utiliza en el desarrollo de una arquitectura integrada RBF-MLP. El modelo de red neuronal propuesto se probó en varias tareas de clasificación y los resultados de las pruebas muestran la superioridad de la arquitectura propuesta. El modelo RBF-MLP logró una precisión casi un 40 por ciento mejor en las pruebas que las arquitecturas de red neuronal MLP o RBF de referencia.