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基于KKT条件分析了样本增加后支持向量集的变化情况,深入研究了支持向量分布特点,提出了一种新的支持向量机增量训练淘汰机制──距离比值算法。该算法只需设定一个参数,即可对训练数据进行有效的遗忘淘汰。通过对标准数据集的实验结果表明,使用该方法进行增量训练在保证训练精度的同时,能有效地提高训练速度并降低存储空间的占用。