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为优化支持向量机算法参数的选取，提出了一种基于统计试验设计的参数选取方法。在参数空间内进行优化搜索，以较少的搜索次数获得参数的优化组合，提高算法整体性能。将基于统计学基础的正交试验设计方法整合到支持向量机算法的实施过程中，形成一个完整的算法。在几个数据集上的测试结果表明，该方法能够有效提高分类率，相应的模型复杂度较低。