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龙图腾网恭喜美特信息科技(启东)有限公司申请的专利一种货物进出口通关风险识别方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118966794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411428324.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种货物进出口通关风险识别方法及设备是由翟金宜;丁一设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种货物进出口通关风险识别方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提供的一种货物进出口通关风险识别方法及设备，涉及风险识别技术领域，根据进出口通关异常案例确定多源影响数据集；搭建多特征识别模型；部署模型至监测识别平台，获取货物订单解析特征，得到风险识别结果；构建图模型并将识别结果拟合至图模型中；基于图模型对货物流通路径中各节点风险概率进行全过程风险融合分析，获得通关识别风险，解决了现有技术中存在的货物进出口通关风险识别效率低、准确性差、适应性弱的技术问题，实现了对货物进出口通关风险的智能识别与评估，有效提高了风险识别的准确性和效率，增强了货运流转的适应性和灵活性，达到了提升通关效率、降低运营成本、保障贸易安全的技术效果。

本发明授权一种货物进出口通关风险识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种货物进出口通关风险识别方法，其特征在于，所述货物进出口通关风险识别方法包括：根据进出口通关异常案例进行解析，确定多源影响数据集，所述多源影响数据集包括货物类型、进出口地政策、风险类型多维度的风险特征；根据所述风险特征进行筛选和组合，搭建多特征识别模型；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别，得到风险识别结果；构建图模型并将所述风险识别结果拟合至所述图模型中，其中图节点表示货物流通网络中各关键点，图边表示货物在图节点之间的流通路径，图边的权重与所述风险识别结果相对应、表示风险值；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程风险融合分析，获得通关识别风险；其中，根据所述风险特征进行筛选和组合，搭建多特征识别模型，包括：对所述风险特征进行深入挖掘，确定各风险特征的风险概率、识别贡献性；配置所述风险概率、识别贡献性的筛选权值，进行多层级筛选，确定筛选特征；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、特征交叉确定的之前没有的特征组合关系；对所述重建组合进行评价，确定风险特征组合；根据所述筛选特征、所述风险特征组合构建训练数据集，进行多层神经网络训练收敛，获得所述多特征识别模型，所述多特征识别模型包括多风险特征识别层、赋权层、全连接层；对所述风险特征进行深入挖掘，确定各风险特征的风险概率、识别贡献性，包括：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率和风险识别结果的贡献性进行分析，确定所述各风险特征的风险概率、识别贡献性；其中，风险概率的表达式为：，为特征在通关风险下的条件概率、为通关风险发生的概率、为特征的先验发生概率、为第i个风险特征；识别贡献性的表达式为：，其中，D为原始数据集包括通关风险，为原始数据集的熵、为风险特征值为v的子集、为子集的熵、为第i个风险特征的识别贡献性。

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