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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.