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利用SVM对大规模数据进行训练时,需要占用很大的内存空间,甚至会因内存不够而无法训练。为此,提出了将大规模数据分块求解,然后将分块求解的结果进行信息融合的新方法。首先训练得到各模块的支持向量,将所有支持向量进行融合,得到决策模型和一组支持向量。当有新的数据加入时,将其作为一个子模块,训练得到该模块的支持向量,与原模型中获得的支持向量进行融合,训练得到新的决策模型。利用KDDCUP99数据进行实验,结果表明该方法的测试精度与在所有数据集上训练的精度相当,花费时间少,适用于增量学习。