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PSVM作为一种新型SVM方法,避免了求解二次规划问题,具有更快的计算速度,但对于大规模数据集,采用传统方法求解非线性PSVM面临大矩阵求逆的困难。文章基于共轭梯度法结合低秩估计提出了一个大数据集上的非线性PSVM训练方法NPSVM-LD,通过多次迭代的矩阵乘积运算避免了对大矩阵的求逆。在UCI数据集上的实验表明。该方法能够在应用非线性核函数条件下,使PSVM有效处理规模在10000以内的训练集的情况。