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并行下降方法应用于线性支持向量机时效率较低。针对该问题，提出将Powell算法应用于线性支持向量机，并采用一个全局牛顿算法来求解单变量子问题。在内循环过程中，通过解一个单变量子问题更新w的一个分量，同时固定其他的分量不变；在外循环过程中，根据判断条件，决定是否沿加速方向搜索，以及是否用加速方向替代之前的某一个搜索方向。UCI数据集上的实验结果表明，算法能很快收敛，且分类精度优于并行下降算法和光滑支持向量机。