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为了进一步提高改进的渐进直推式支持向量机学习算法（IPTSVML）的速度,提出了一种结合K近邻法（KNN）的改进的渐进直推式支持向量机学习算法,利用KNN对无标签样本集进行删减,去掉对学习作用不大的无标签样本,再对有标签样本集和剩余的无标签样本集利用IPTSVML算法进行学习与分类。雷达实测数据实验结果表明该算法是有效的。