本文提出了一种新颖的方法，特别为核支持向量机（SVM）设计，该方法在每次迭代中实现了更快的收敛性和更强的可扩展性。通过自适应采样，改变了传统的样本平均逼近策略，将核SVM作为一个“一体化”的二次规划问题，有效地应对了非线性和不平滑特性。实验结果表明，该算法保持了SFO方法的可扩展性，并显著提高了优化过程的速度和准确性。