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在研究了标准SVM分类算法后，本文提出了一种快速的支持向量机分类方法。该方法通过解决两类相关的SVM问题，找到两个非平行的平面，其中每个平面靠近其相应的类样本点，远离另一类样本点，最后通过这两个平面找到一个将两类样本分开的最优平面。在处理非线性情况下，引入一种快速核函数分类方法。使用该算法可以使分类的速度得到很大提高，针对实际数据集的实验表明了该算法的有效性。