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提出了一种基于动态筛选策略的SMO（Sequential Minimal Optimization）改进算法,它能快速地筛选出绝大多数的边界支持向量和非支持向量,并将非边界支持向量限定在很小的范围内。仿真实验结果表明：样本规模无论大小,这种策略都能使Keerthi的改进算法2的性能得到大幅提升。