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许多核分类方法的决策函数可以表示为支持向量的组合,如SVM,而支持向量含有非常重要的隐私信息,因此,在分类决策时可能会暴露此类信息,同时分类速度受限于支持向量的个数,如SVM的分类复杂度为O(|SVs|).为解决上述两个问题,本文基于最小包含球球心在原始空间中的代理原像,提出了一种隐藏支持向量信息并能快速实现分类的SVM方法,称为隐私保护的快速SVM分类方法(Fast Classification Approach of SVM with Privacy Preservation,FCA-SVMWP