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考虑样本不平衡的多准则库存分类加权支持向量机方法及其参数选择

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本文针对ABC库存分类中存在的样本类别不平衡问题，提出了一种基于加权支持向量机的多准则库存分类方法，通过引入类权重因子来解决由于训练集中的类别差异引起的分类结果偏向多样本类的问题。实例研究中，通过一致测试、独立测试以及交叉校验方法进行学习，结果表明加权支持向量机比传统支持向量机具有更小的错分率和更好的稳定性。

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来源
《第九届中国管理科学学术年会》|2007年|29-34|共6页
会议地点重庆
作者
肖智; 王明恺; 谢林林; 王伟立;
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作者单位

中国优选法统筹法与经济数学研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;库存论;
关键词
支持向量机; 库存管理; 库存分类; 样本平衡;

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专利

1. 考虑样本不平衡的多准则库存分类加权支持向量机方法及其参数选择 [J] . 肖智 ,王明恺 ,谢林林 . 中国管理科学 . 2007,第z1期
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考虑样本不平衡的多准则库存分类加权支持向量机方法及其参数选择

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