CN118966794B 一种货物进出口通关风险识别方法及设备 （美特信息科技(启东)有限公司）_第1页
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发区世纪大道2099号启睿产业园21号楼本申请提供的一种货物进出口通关风险识对货物流通路径中各节点风险概率进行全过程2根据进出口通关异常案例进行解析，确定多源影响数据集，所部署所述多特征识别模型至监测识别平台，获取货物进出口解构建图模型并将所述风险识别结果拟合至所基于所述图模型，对货物流通路径中各节点风险概率进行全过基于所述筛选特征重建组合，所述重建组合为通过非线性变换、特基于进出口通关异常案例，分别对各风险特征的风险影响概f在通关风将所述数据主通道、补充扩展通道获取的案例数据进行整合，并基于3基于所述频繁率配置各案例特征的归类优先级，基于所述归类优先级确定归类中心，分别对各所述归类特征集群进行案例特征解析，以所述基于所述相关系数，提取案例特征，所述案例特征为相关系数达根据所述流转约束信息配置所述图模型中的必要节点、基于所述各节点风险概率，以所述必要节点作为约束条风险识别模块，用于部署所述多特征识别模型至监测识别平台，获取货4风险融合分析模块，用于基于所述图模型，对货物流通路径中各节点5678口数据中提取出订单相关的订单解析特征。订单解析特征指从进出口订单数据中提取出9[0032]进一步的，将通过多特征识别模型得到的风险识别结果拟合到构建好的图模型始点到目的地整个流通过程中受到各种因素影响而可能发生的通关障碍[0037]通过上述步骤，实现了对货物流通路径中各节点风险概率的全过程风险融合分[0059]步骤S1324：以所述案例特征作为目标基于所述进出口通关异常案例进行风险概各个案例之间的对齐关系构建一个特征分布列阵。所述特征分布列阵是一个二维数据结[0062]进而，基于相关性分析的结果提取出那些相关系数达到预设关联阈值的案例特征，这些特征被认为是相互关联且对通关异常有重要影响的。假设设定的关联阈值为0.7那么它的频繁率就是0.8，这个频繁率可以作为评估该特征对通关异常影响程度的重要指于训练多层神经网络模型，该模型包括多风险特征识别层（用于处理不同类型的风险特[0076]其中，风险概率的表达式为P(fIRisk)为特征fi在D为原始数据集包括通关风险，,为风险特征fi值为v的子集、为子集,c(f)为第i个风险特征的识别贡献性。险概率(p(Riskf))是指在给定某个风险特征fi存在的条件下，通关风险Risk发生的条件概率，这个概率的计算通常依赖于历史数据和统计方法。具体的，风险概率的表达式为：,[0091]通过上述实施例的技术方案，本申请提供的一种货物进口解析模块输出的订单解析特征，通过所述多特征识别模型对所述订单解析特征进行识[0096]图模型构建模块14，用于构建图模型并将所述风险识别结果拟合至所述图模型[0120]其中，风险概率的表达式为P(fIRisk)为特征fi在D为原始数据集包括通关风险，,为风险特征fi值为v的子集、为子集,c(f)为第i个风险特征的识别贡献性。[0128]对所公开的实施

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