矩阵填充问题是近年来的研究热点之一,特别地,符号矩阵填充问题在生物医学等领域有着很好的应用前景.本文以奇异值阈值方法为基础,针对符号矩阵填充提出了修正的增广Lagrange乘子法.修正算法对每步产生的阈值矩阵进行符号投影,形成新的符号矩阵,构成在符号矩阵离散集合上的迭代.同时证明了在合理条件下,当罚因子充分大时,修正算法是收敛的.最后通过数值实验与传统的增广Lagrange乘子算法和遗传算法做对比,新算法在时间和误差上具有很强的优越性.