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支持向量机（SVM）在各类别样本数目分布不均匀时，样本数量越多其分类误差越小，而样本数量越少其分类误差越大．在分析这种倾向产生原因的基础上，提出了一种基于反例样本修剪支持向量机（NEP—SVM）的事件追踪算法．该算法首先修剪反例样本，根据距离和类标决定一反例样本的取舍，然后使用SVM对新的样本集进行训练以得到分类器，补偿了上述倾向性问题造成的不利影响．另外，由于后验概率对于提高事件追踪的性能至关重要，而传统的支持向量机不提供后验概率，本文通过一个sigmoid函数的参数训练将SVM的输出结果映射成概率．实