摘要： 支持向量机是基于统计学习理论的新一代学习机器。它使用结构风险最小化原则，运用核技巧，较好地解决了学习问题。当训练数据相当大时，其训练速度是制约其应用的瓶顼。本文提出了一种基于支持向量机的分解合作的加权算法并将其应用于股票指数预测，与标准算法相比较，分解合作加权算法表现出了良好的性能。

关键词: 支持向量机 加权算法 应用 合作 分解 结构风险最小化原则 统计学习理论 学习问题 训练数据 训练速度