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为了提高支持向量机求解大规模问题的训练速度，提出了一种新的工作集选择策略——预备工作集策略：在SMO中，利用可行方向策略提取最大违反对的同时，从核缓存cache中提取违反KKT条件程度最大的一系列样本组成预备工作集，为此后历次SMO迭代优化提供工作集。该方法提高了核缓存的命中率，减少了工作集选择的代价。理论分析和实验结果表明，预备工作集策略能够很好地胜任待优化的工作集，加快了支持向量机求解大规模问题的训练速度。