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本文针对传统的增量学习算法无法处理后采集到的样本中含有新增特征的问题，设计适应样本特征维数增加的训练算法。在基于最小二乘支持向量机的基础上，提出了特征增量学习算法。该算法充分利用先前训练得到的分类器的结构参数，仅对新增特征采用最小二乘支持向量机进行学习。实验结果表明，该算法能够在保证分类精度的同时，有效地提高训练速度并降低存储空间。