随着我国农业信息化的发展，农业相关信息也呈现出了信息资源海量化的特征，如何才能在信息的海洋中获取到适时、准确、有价值的信息是农业信息化亟待解决的问题。把各种信息进行分类处理对提高信息的利用价值起到了关键的作用。计算机的自动分类技术已经成功的应用在很多领域，而在农业信息分类领域目前还不多。本文提出了农业信息网页分类系统的模型，实现了对农业信息网页的自动分类，增加了信息的利用价值。 本文主要研究了支持向量机自动分类技术在农业信息分类的应用。包括中文分词技术、特征选择、中文文本的表示。 文中对比其它分类算法，详细介绍了支持向量机的分类的原理，以及支持向量机在网页及文本信息分类领域表现出来的优势，进一步研究了各种改进与优化算法。支持向量机能够有效地避免经典学习方法中过学习、维数灾难、局部极小等问题，而且在小样本条件下仍然具有良好的泛化能力。