Resumen

En la actualidad, el modo de inspeccin de los puertos de importacin de China es generalmente manual basado en la experiencia, o la inspeccin aleatoria por el sistema de revisin de documentos de acuerdo con una proporcin de inspeccin aleatoria preestablecida. Con el fin de mejorar la tasa de deteccin de mercancas no calificadas y realizar la mejor asignacin de los limitados recursos humanos y materiales de las instituciones de inspeccin y cuarentena, se propuso un mtodo compuesto de razonamiento difuso, red neuronal profunda y mquina de factorizacin (DeepFM) para la evaluacin inteligente de las fuentes de riesgo de las mercancas importadas. El razonamiento difuso se utiliza para realizar la normalizacin difusa de las muestras del conjunto de datos, la red neuronal profunda DeepFM se utiliza finalmente para el entrenamiento y el aprendizaje para clasificar y evaluar los riesgos de las mercancas. Los resultados de las pruebas experimentales sobre un conjunto de datos aduaneros especficos de importacin y exportacin verifican la eficacia del mtodo de investigacin propuesto.

• Materias:Matemáticas Lógica matemática Ingeniería Algoritmos (Matemáticas) Algebra
• Subjects:mathematics Mathematical logic Engineering Agorithms (Math) Algebra
• Palabras claves:modo de inspección; puertos de importación de China; manual; experiencia; inspección aleatoria; sistema de revisión de documentos; tasa de detección; mercancías no cualificadas; recursos humanos y materiales; instituciones de inspección y cuarentena; razonamiento difuso; red neuronal profunda; máquina de factorización; DeepFM; evaluación inteligente; fuentes de riesgo; mercancías importadas; normalización difusa; muestras de conjuntos de datos; formación y aprendizaje; clasificar y evaluar; riesgos de las mercancías; pruebas experimentales; conjunto de datos de aduanas de importación y exportación; eficacia; método de investigación.
• Keywords:inspection mode; China"s import ports; manual; experience; random inspection; document review system; detection rate; unqualified goods; human and material resources; inspection and quarantine institutions; fuzzy reasoning; deep neural network; factorization machine; DeepFM; intelligent evaluation; risk sources; imported goods; fuzzy normalization; dataset samples; training and learning; classify and evaluate; risks of goods; experimental tests; customs import and export dataset; effectiveness; research method.