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提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的改进方法求解非线性常微分方程组初值问题的近似解。利用径向基核函数（RBF）可导的特点对LS-SVM模型进行改进,将含核函数导数形式的LSSVM模型转化为优化问题进行求解。方法可在原始对偶集中获得近似解的最佳表示,所得近似解连续可微,且精度较高。给出数值算例,通过与真实解的对比验证了所提方法的准确性和有效性。