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为加快支持向量机的训练速度，提出一种新型的“多重三叉级联（MTC）”学习结构，具有反馈速度快、计算节点利用率高、反馈的支持向量多等优点。基于该结构设计了支持向量机的并行训练算法，并严格证明了新算法能够收敛到支持向量机的最优解。数值实验结果表明，新算法具有非常高的加速比和并行效率，需要的训练时间显著地少于Graf等提出的CascadeSVM算法。