基于SVM的进口纺织服装固体废物属性风险等级鉴别

摘要：

针对纺织服装类产品进口时固体废物属性难以鉴别的问题,文章结合国家相关法律法规和专家经验,建立了纺织服装类产品固废属性风险等级鉴定体系,提供了详细可行的纺织服装类产品固废属性风险等级鉴定标准,用于指导监管部门对进口纺织品固废的鉴定工作.该鉴别标准有31个指标,涵盖货物源头风险、掺杂夹带风险、卫生安全风险、机械安全风险及丧失使用价值风险.以这些指标为输入,通过支持向量机(SVM)算法构建的智能鉴别方法,可以将纺织服装类产品的风险等级识别为低风险、中风险和高风险.为了验证该方法的有效性和实用性,使用了监管部门提供的鉴定案例.结果表明,该识别方法具有较高的自学能力和准确性.

关键词：纺织品进口、固体废物属性、风险鉴别、支持向量机

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：南京海关科研项目2020KJ29

在线出版日期：2022-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：28-30,39