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为了提高增量算法的训练精度,在核特征空间下,求得原训练集的两类中心点和两个中心点的超法平面,获取原训练集样本到超法平面距离和到两中心点中点的比值,将比值最小的n个样本点结合原训练集中的支持向量和增量集中违背KKT条件的样本产生新的训练集。最后给出的数学模型显示,该算法不需要计算核特征空间,比现有的众多支持向量机增量算法保留了更多的支持向量数目,保证了训练精度。