摘 要： RS-FWSVM模型结合粗糙集（RS）与特征加权支持向量机（FWSVM）的优点,通过改变分配给特征空间中不同线性函数的权重提高其分类性能,识别供应链企业在运营过程中所存在的供应链质量危机。
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为了解决这个问题，本文提出了一种基于特征加权的支持向量回归机。
In order to solve the problem, support vector machine based on weighted feature is proposed in this paper.
该方法首先通过在加权最小二乘 支持向量机的基础上加入对数据偏斜的处理，解决了元 信息 分类时关键词特征稀疏和样本高度不均衡问题；
Since the feature of the meta-information classification keywords is sparse and the distributing of sample is unbalanced, this thesis considered the factor of data skew based on LS-VSM.
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