買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜拓爾思信息技術股份有限公司申請的專利一種基于可解釋性深度學習的海關風險評估規則挖掘方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119624143B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510161594.2，技術領域涉及：G06Q10/0635；該發明授權一種基于可解釋性深度學習的海關風險評估規則挖掘方法是由常明會;黃鴻發;李銀松;肖詩斌;李渝勤設計研發完成，并于2025-02-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于可解釋性深度學習的海關風險評估規則挖掘方法在說明書摘要公布了：本發明屬于海關風險監測技術領域，提出了一種基于可解釋性深度學習的海關風險評估規則挖掘方法，通過規格型號欄清洗和從海關風險知識庫引入互聯網公開信息拓展報關單特征項，利用tabnet模型的可解釋性從拓展后的眾多報關單特征項中定位關鍵的特征項，再結合決策樹模型，用特征歸因方法分別生成全局風險規則和局部風險規則，為海關風險評估規則設計提供了參考。本發明能夠提升海關風險評估規則設計的效率，確保特征選擇的全面性，并使研判結果更加精準，通過生成全局風險規則和局部風險規則，本發明全面解決了海關業務專家在為海關風險研判規則引擎設計規則時所面臨的難題，即無法充分考慮報關單的眾多特征項，以及難以利用互聯網上的公開信息的問題。

本發明授權一種基于可解釋性深度學習的海關風險評估規則挖掘方法在權利要求書中公布了：1.一種基于可解釋性深度學習的海關風險評估規則挖掘方法，其特征在于，S1，數據預處理：通過字段篩選得到與目標類型商品同類的目標類型商品報關單；對所述目標類型商品報關單的規格型號欄數據進行拆分和清洗，得到“申報要素名稱”和“申報要素內容”字段，并查詢海關風險知識庫得到融合知識數據作為補充字段，儲存得到海關風險特征字段列表；S2：獲取特征：將海關風險特征字段列表作為樣本，輸入到tabnet模型，調整超參數獲得最佳性能后生成全局特征重要性以及局部特征重要性mask；所述全局特征重要性為由字段組成的每個商品特征在所有樣本中被選擇用于推理是否存在海關風險的頻率或權重；S3：生成全局可解釋規則：依據全局特征重要性選擇海關風險特征項集合并結合先驗高頻特征項組成模型輸入，基于決策樹模型生成海關風險的全局可解釋規則；S4：生成局部可解釋規則：獲取海關風險特征字段列表中黑樣本，依據所述黑樣本的局部特征重要性，采用自底向上的規則學習方法生成局部可解釋規則；S5：合并所述局部可解釋規則和全局可解釋規則并輸入海關規則引擎得到海關風險評估規則。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人拓爾思信息技術股份有限公司，其通訊地址為：100096 北京市海淀區建楓路(南延)6號院3號樓1至7層101；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。