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SVM具有优良的学习能力和泛化能力,在应用SVM解决实际问题时,必须对其进行寻优,找到最合适的SVM模型。基于支持向量机模型算法,针对特征选择和核函数及参数选择单独优化的缺陷,提出了将特征选择和核函数及参数选择联合进行的优化方法。仿真实验结果表明,采用联合优化后的模型进行脑中风的预测诊断,准确率达94.3%。与单独优化相比,不仅提高了分类性能,而且缩短了模型的判别时间。