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提出了基于系统模糊优选和支持向量机的客户信用监测预警模型，该方法首先通过系统模糊优选模型划分样本类别，处理了不确定性信息，标示出样本的信用警级，其次利用标示样本对支持向量机进行训练，建立基于二叉树的多类支持向量预警模型；最后，对航运企业客户信用进行监测预警实验，并与BP神经网络和Logit模型进行对比，实验表明该方法有效、可行。