本发明提供了一种基于加权和策略分布式算法的ADHD病例分类方法及装置，涉及机器学习技术领域。包括：本发明使用fMRI数据与分类技术，并提出了一种基于加权策略的分布式多目标优化方法，并将其应用于二分类的ADHD软间隔支持向量机。利用加权和法将多目标支持向量机转化为单目标优化问题，然后利用分布式方法进行迭代求解，该方法能有效地处理多性能指标的SVM，通过多智能体系统之间的协作和协调提高优化效率，很好地对数据分布在不同服务主机下的ADHD分类问题进行求解。由于rs‑fMRI在精神疾病的分析中显示出其特有的优势，不仅可以用于ADHD的分类，还可以用于精神分裂症和老年痴呆症病例的分类。