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增量学习是通过从已知样本出发对未知样本进行识别和分类，并能够继续学习的方法和原则。论文在分析了HS-SVM的理论基础后，基于Joachims的直推式SVM分类算法，提出了直推式THS-SVM算法，同时，独立提出了简单自学习的SHS-SVM学习方法。THS-SVM和SHS-SVM能够在训练过程中不断学习无标签样本的信息。实验表明将THS-SVM和SHS-SVM用于基于内容的图像检索是有效的。