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基于数据离散化方法，提出一种新的支持向量机集成算法．该算法采用粗糙集和布尔推理离散化方法构造有差异的基分类器，并引入一致度指标控制离散化过程。可进一步提高集成学习的分类性能。实验结果表明，该算法不仅具有明显优于单一支持向量机的分类性能，而且能取得比传统集成学习算法Bagging和Adaboost更高的分类正确率。