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基于SVM寻优问题的KKT条件和样本之间的关系，分析了样本增加后支持向量集的变化情况，支持向量在增量学习中的活动规律，提出了一种新的支持向量机增量学习遗忘机制——计数器淘汰算法。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学习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。