人工神经网络在海关风险管理中的应用研究  

Application Research on Customs Risk-management Based on Artificial Neural Networks

作　　者：卢金秋[1] 

机构地区：[1]浙江工业大学经贸管理学院,杭州310014

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第27期208-211,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：浙江省自然科学基金资助项目(编号:602096)

摘　　要：针对目前我国海关企业风险评估过程中存在的问题,主要介绍了基于BP神经网络的数据挖掘方法,并开创性地将一种基于Levenberg-Marquardt学习算法的BP神经网络引入到海关企业风险评估工作中来。通过企业风险评估模型的实际运行,证明了该改进算法的有效性,同时也有力地提高了海关的企业风险监控水平。In order to resolve the problems of risk evaluation in China Customs,this paper presents a data mining method based on BP neural networks and introduces the BP neural networks improved by Levenberg-Marquardt algorithm into risk-management in Customs for the first time.The exercise of the evaluation model demonstrates that the algorithm is effective and able to improve the quality of risk control by the Customs.

关 键 词：数据挖掘 BP神经网络 风险评估 LEVENBERG-MARQUARDT算法 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391[自动化与计算机技术—控制科学与工程]