CN112085384A - 一种基于模糊推理与lstm结合的邮寄物风险评价方法与系统 - Google Patents

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CN112085384A CN202010937135.6A CN202010937135A CN112085384A CN 112085384 A CN112085384 A CN 112085384A CN 202010937135 A CN202010937135 A CN 202010937135A CN 112085384 A CN112085384 A CN 112085384A
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Abstract

本发明给出了一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法与系统，包括利用层次分析法，确定邮寄物风险的风险评估指标和风险评估指标权重系数，再对邮寄物的申报数据和查验数据进行预处理，得到原始数据样本，基于模糊推理理论，对原始数据样本进行模糊归一化，构建可用于深度学习训练的风险等级样本数据，基于风险源指标体系表，对风险等级样本数据利用LSTM深度神经网络进行建模，对风险源进行智能综合评价及预测。本发明构建了分析所需的原始数据样本以及完善的数据分析体系，并将原始数据样本中的语言变量转化为数字变量，最后利用改进的LSTM深度神经网络对数据进行训练，得到相比于现有技术更加稳定的邮寄物风险源评价模型。

Description

一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法与系统
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其是一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法与系统。
背景技术
现有的海关部门对所有跨境邮寄物都采用的是均匀随机的布控方式，而均匀随机布控抽检方式导致高风险等级的生化产品流入市场，无法达到较高的风险源产品的查验率。
本发明基于模糊推理的邮寄物风险评价方法，该方法对邮寄物的申报数据、查验数据进行预处理的基础上，实施大数据研究，利用层次分析法，建立邮寄物的风险源多元多维度评价的指标体系模型；然后利用模糊理论构建风险源指标体系的模糊推理模型，实现数据样本的模糊归一化；最后应用LSTM深度神经网络建模，实现风险源智能综合评价及预测。
发明内容
本发明提出了一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法与系统，以解决上文提到的现有技术的缺陷。
在一个方面，本发明提出了一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法，该方法包括以下步骤：
S1：利用层次分析法，确定邮寄物风险的风险评估指标和风险评估指标权重系数，建立表征邮寄物的风险评估指标和风险评估指标权重系数的对应关系的风险源指标体系表，再根据所述风险源指标体系表以及邮寄物的物流环节风险评测对邮寄物的申报数据和查验数据进行预处理，得到表征所述风险评估指标的具体指标值与邮寄物合格情况的对应映射的原始数据样本；
S2：基于模糊推理理论，对所述原始数据样本进行模糊归一化，将所述具体指标值转化为相应的风险等级的模糊归一化值，构建可用于深度学习训练的风险等级样本数据；以及
S3：基于所述风险源指标体系表，对所述风险等级样本数据利用LSTM深度神经网络进行建模，对风险源进行智能综合评价及预测。
以上方法在对邮寄物的申报数据、查验数据进行预处理的基础上，利用大数据研究方法中的层次分析法，基于多元多维度建立邮寄物的风险源的评价的指标体系模型，然后利用模糊理论构建风险源指标体系的模糊推理模型，实现数据样本的模糊归一化，将邮寄物数据中的文字描述的语言变量转化为可进行深度学习训练建模的数字变量，最后应用LSTM深度神经网络建模，实现风险源智能综合评价及预测。
在具体的实施例中，步骤S1中所述层次分析法具体包括：
确定层次结构和邮寄物风险的影响因素；
从所述邮寄物风险的影响因素中筛选出一定数量的合适的风险评估指标，来构造判断矩阵，计算各个所述风险评估指标对应的风险评估指标权重系数；
进行层次的单一排序及一致性检验；
进行层次的总排序及一致性检验。
在具体的实施例中，风险评估指标包括邮寄物的税号编码、企业编码、起运地/目的地和中转地。
在具体的实施例中，步骤S1中的表征所述风险评估指标的具体指标值是利用文字来描述相应风险评估指标的语言变量。
在具体的实施例中，步骤S2中对所述原始数据样本进行模糊归一化的具体步骤包括：
统计所述原始数据样本中各风险评估指标的具体指标值的总批次数和不合格比例作为输入变量，将所述总批次数、所述不合格比例和所述具体指标值的风险等级分别量化为多个等级，构造风险等级、总批次数和不合格比例的模糊集合；
选取合适的隶属度函数，根据所述总批次数和不合格比例的模糊集合对所述输入变量进行模糊归一化，得到模糊归一化的输入变量，并配置相应的隶属函数表达式；
根据所述风险等级、总批次数和不合格比例的模糊集合，制定相应的推理规则；
选取合适的输出隶属度函数，根据所述推理规则以及所述模糊归一化的输入变量，模糊推理得到所述输入变量对应的风险等级的模糊归一化值。
在具体的实施例中，风险等级样本数据的构建包括将所述原始数据样本中的所述具体指标值对应映射为所述风险等级的模糊归一化值。由于具体指标值是利用文字来描述相应风险评估指标的语言变量，故将原始数据样本中的具体指标值映射为风险等级模糊归一化后的值，得到数字格式的数据样本，便于后续利用深度神经网络对邮寄物的数据样本进行分析。
在具体的实施例中，本发明所使用的LSTM深度神经网络包括在传统的LSTM深度神经网络的基础上使用以下公式进行t时刻的更新：
ft＝σ(Wf·[ht-1，xt]+bf)
Ot＝σ(Wo·[Ct，ht-1，xt]+bo)
Figure BDA0002672351250000031
Figure BDA0002672351250000032
ht＝Ot*tanh(Ct)
Figure BDA0002672351250000033
其中，xt为t时刻输入值，ft为t时刻忘记门状态值，
Figure BDA0002672351250000034
为侯选记忆单元在t时刻的状态值，Ct和Ct-1分别为记忆单元在t和t-1时刻的状态值，Ot为输出门在t时刻的状态值，ht和ht-1分别为隐藏单元在t和t-1时刻的状态值，σ(t)为激活函数，Wf，Wo，Wz为t时刻对应的权重参数，bf，bo，bc为Wf，Wo，Wz对应的偏置参数。
在LSTM深度神经网络中，当前输入信息的状态不能影响输出门的输出信息，增加当前输入门到输出门的连接，能更好地控制每一内存单元输出多少信息，以上公式使用了改进的LSTM深度神经网络，具体包括：将遗忘门和输入门合成一个单一的更新门，耦合遗忘和输入门限由传统的LSTM中分开确定要遗忘的信息和要添加的信息的方式，改进为同时确定要遗忘的信息和要添加的信息的方式，并改进为在输入的时候才进行遗忘，在进行遗忘时才将新值添加到状态中，长短时记忆神经网络可以选择遗忘之前累积的信息，这样改进的LSTM模型可以学到长时期的历史信息，具有更强的稳定性。
根据本发明的第二方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机处理器执行时实施上述方法。
根据本发明的第三方面，提出一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价系统，该系统包括：
原始数据样本构建模块：配置用于利用层次分析法，确定邮寄物风险的风险评估指标和风险评估指标权重系数，基于多个维度的评价建立邮寄物的风险源指标体系表，再根据所述风险源指标体系表以及邮寄物的物流环节风险评测对邮寄物的申报数据和查验数据进行预处理，得到表征所述风险评估指标的具体指标值与邮寄物合格情况的对应映射的原始数据样本；
模糊推理模块：配置用于基于模糊推理理论，对所述原始数据样本进行模糊归一化，将所述具体指标值转化为相应的风险等级的模糊归一化值，构建可用于深度学习训练的风险等级样本数据；
LSTM深度学习模块：配置用于基于所述风险源指标体系表，对所述风险等级样本数据利用LSTM深度神经网络进行建模，对风险源进行智能综合评价及预测。
本发明利用层次分析法，确定邮寄物风险的风险评估指标和风险评估指标权重系数，基于多个维度的评价建立邮寄物的风险源指标体系表，再根据所述风险源指标体系表以及邮寄物的物流环节风险评测对邮寄物的申报数据和查验数据进行预处理，得到表征所述风险评估指标的具体指标值与邮寄物合格情况的对应映射的原始数据样本，基于模糊推理理论，对所述原始数据样本进行模糊归一化，将所述具体指标值转化为相应的风险等级的模糊归一化值，构建可用于深度学习训练的风险等级样本数据，基于所述风险源指标体系表，对所述风险等级样本数据利用LSTM深度神经网络进行建模，对风险源进行智能综合评价及预测。利用层次分析法构建分析所需的原始数据样本以及完善的数据分析体系，再基于模糊推理理论将原始数据样本中的文字描述的语言变量转化为数字变量，便于后续基于深度神经网络对数据进行分析，最后利用改进的LSTM深度神经网络对数据进行训练，得到相比于现有技术更加稳定的邮寄物风险源评价模型。
附图说明
包括附图以提供对实施例的进一步理解并且附图被并入本说明书中并且构成本说明书的一部分。附图图示了实施例并且与描述一起用于解释本发明的原理。将容易认识到其它实施例和实施例的很多预期优点，因为通过引用以下详细描述，它们变得被更好地理解。通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本发明的一个实施例的一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法的流程图；
图2是本发明的一个具体的实施例的跨境邮寄物的申报数据和查验数据的数据表；
图3是本发明的一个具体的实施例的风险源指标体系表；
图4是本发明的一个具体的实施例的原始数据样本；
图5是本发明的一个具体的实施例的模糊推理规则表；
图6是本发明的一个具体的实施例的风险等级样本数据；
图7是本发明的一个具体的实施例的LSTM深度神经网络的单元图；
图8是本发明的一个具体的实施例的对比检验方案的示意图；
图9是本发明的一个具体的实施例的分别基于改进的LSTM神经网络、LSTM神经网络、CNN神经网络和BP神经网络得到的训练精度结果；
图10是本发明的一个具体的实施例的分别基于改进的LSTM神经网络、LSTM神经网络、CNN神经网络和BP神经网络得到的跨境邮寄物风险评价准确率结果；
图11是本发明的一个具体的实施例的一段时间内基于本发明方案的算法布控方式和传统的随机布控方式的查验检出率结果对比；
图12是本发明的一个实施例的一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价系统的框架图；
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
根据本发明的一个实施例的一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法，图1示出了根据本发明的实施例的一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
S101：利用层次分析法，确定邮寄物风险的风险评估指标和风险评估指标权重系数，建立表征邮寄物的风险评估指标和风险评估指标权重系数的对应关系的风险源指标体系表，再根据所述风险源指标体系表以及邮寄物的物流环节风险评测对邮寄物的申报数据和查验数据进行预处理，得到表征所述风险评估指标的具体指标值与邮寄物合格情况的对应映射的原始数据样本。
以跨境邮寄物为例，图2示出了跨境邮寄物的申报数据和查验数据的数据表，该表作为后续分析跨境邮寄物的风险评估指标以及生成原始数据样本的重要依据。
以跨境邮寄物为例，步骤S101中的层次分析法具体包括：
根据图2示出的跨境邮寄物的申报数据和查验数据的数据表，确定层次结构和跨境邮寄物风险的影响因素；
从跨境邮寄物风险的影响因素中筛选出四项风险评估指标：税号编码、企业编码、起运国/目的国和中转国，用以上四项风险评估指标构造判断矩阵，计算各个风险评估指标对应的风险评估指标权重系数；
对各个风险评估指标以及对应的风险评估指标权重系数进行层次的单一排序及一致性检验；
对上一步的结果进行层次的总排序及一致性检验，得到最终的风险源指标体系表如图3所示。
S102：基于模糊推理理论，对所述原始数据样本进行模糊归一化，将所述具体指标值转化为相应的风险等级的模糊归一化值，构建可用于深度学习训练的风险等级样本数据。
在具体的实施例中，表征风险评估指标的具体指标值是利用文字来描述相应风险评估指标的语言变量，以跨境邮寄物为例，风险评估指标的具体指标值如：原产国、报检单位、收货人以及编码等都是文字描述的量，属于语言变量；它们对应的风险程度描述也是模糊语言变量，如“波兰风险高”和“美国风险低”；由于需要将表征风险评估指标的具体指标值作为神经网络的输入值进行训练，故对原始数据样本进行模糊归一化，以便进行定量分析。
在具体的实施例中，对原始数据样本进行模糊归一化的具体步骤包括：
统计所述原始数据样本中各风险评估指标的具体指标值的总批次数和不合格比例作为输入变量，将所述总批次数、所述不合格比例和所述具体指标值的风险等级分别量化为多个等级，构造风险等级、总批次数和不合格比例的模糊集合；
选取合适的隶属度函数，根据所述总批次数和不合格比例的模糊集合对所述输入变量进行模糊归一化，得到模糊归一化的输入变量，并配置相应的隶属函数表达式；
根据所述风险等级、总批次数和不合格比例的模糊集合，制定相应的推理规则；
选取合适的输出隶属度函数，根据所述推理规则以及所述模糊归一化的输入变量，模糊推理得到所述输入变量对应的风险等级的模糊归一化值。
以跨境邮寄物的风险评估指标中的“起运国/目的国”的模糊归一化过程为例，使用的原始数据样本如图4所示，对原始数据样本进行模糊归一化的具体步骤如下：
统计原始数据样本中起运国/目的国的各个具体指标值的总批次数和不合格比例作为输入变量，划定相应的模糊论域，即构成模糊集合，将输入变量的数字信息按照如下方式转化为语言变量：起运国/目的国的不合格比例＝{很低、较低、较高、很高}；起运国/目的国的总批次数＝{少、中、多}；起运国/目的国的诚信度＝{A，B，C，D，E}；
选取隶属度函数，对输入进行模糊化，优选的，本实施例中选取了梯形隶属函数(Trapmf)，并对输入变量的总批次数和不合格比例的隶属函数表达式进行配置；
构建模糊推理规则表，如图5所示；
选取梯形输出隶属度函数(Trapmf)，对输出等级按照(A、B、C、D、E)5个风险等级进行模糊归一化，将原始数据样本中的具体指标值与对应的模糊归一化的结果进行替换，得到用于深度学习训练建模的风险等级样本数据，如图6所示；
S103：基于所述风险源指标体系表，对所述风险等级样本数据利用LSTM深度神经网络进行建模，对风险源进行智能综合评价及预测。
图7示出了本发明所使用的LSTM深度神经网络的单元图，本发明所使用的LSTM深度神经网络包括在传统的LSTM深度神经网络的基础上使用以下公式进行t时刻的更新：
ft＝σ(Wf·[ht-1，xt]+bf)
Ot＝σ(Wo·[Ct，ht-1，xt]+bo)
Figure BDA0002672351250000081
Figure BDA0002672351250000082
ht＝Ot*tanh(Ct)
Figure BDA0002672351250000083
其中，xt为t时刻输入值，ft为t时刻忘记门状态值，
Figure BDA0002672351250000084
为侯选记忆单元在t时刻的状态值，Ct和Ct-1分别为记忆单元在t和t-1时刻的状态值，Ot为输出门在t时刻的状态值，ht和ht-1分别为隐藏单元在t和t-1时刻的状态值，σ(t)为激活函数，Wf，Wo，Wz为t时刻对应的权重参数，bf，bo，bc为Wf，Wo，Wz对应的偏置参数。
在LSTM深度神经网络中，当前输入信息的状态不能影响输出门的输出信息，增加当前输入门到输出门的连接，能更好地控制每一内存单元输出多少信息，以上公式使用了改进的LSTM深度神经网络，具体包括：将遗忘门和输入门合成一个单一的更新门，耦合遗忘和输入门限由传统的LSTM中分开确定要遗忘的信息和要添加的信息的方式，改进为同时确定要遗忘的信息和要添加的信息的方式，并改进为在输入的时候才进行遗忘，在进行遗忘时才将新值添加到状态中，长短时记忆神经网络可以选择遗忘之前累积的信息，这样改进的LSTM模型可以学到长时期的历史信息，具有更强的稳定性。
在本实施例中，利用本发明中改进的LSTM神经网络进行训练并进行测试，以检验本发明所提出的方案在跨境邮寄物货物风险评价方面的性能表现，图8示出了本对比检验方案的示意图，对比检验方案选取9497组训练数据801，分别基于改进的LSTM神经网络802、LSTM神经网络803、CNN神经网络804和BP神经网络805，四种方法进行训练，选取2374组测试数据806分别对四种神经网络算法进行测试，从而通过计算期望实际输出807和计算四种神经网络评价的准确率808，进行多维度的对比。
在本实施例中，共进行了四种神经网络的训练和测试，之后分别与实际产品的输出进行比对，并分别计算四种神经网络对32组出跨境邮寄物货物风险评价的准确度。其中，基于CNN神经网络中惯性权重取值常数0.729，个体学习与社会学系数取值1.494，其余设置相同。
在本实施例中，CNN神经网络的过程主要有卷积层、降采样层和全链接层。每一层有多个特征图，每个特征图通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个特征图有多个神经元，从输入层经过隐含层，最后到达输出层。
在本实施例中，BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。
在本实施例中，给出精度J的定义公式为：
Figure BDA0002672351250000091
其中，0t为测试输出值，0e为样本输出值，N为负样本数，M为正样本数。
最后得到的对比检测精度结果如图9所示，图9示出了分别基于改进的LSTM神经网络、LSTM神经网络、CNN神经网络和BP神经网络得到的训练精度结果，则给出精度高低的排序为：BP＜CNN＜CLSTM＜改进的LSTM。
最后得到的对比检测准确率结果如图10所示，图10示出了分别基于改进的LSTM神经网络、LSTM神经网络、CNN神经网络和BP神经网络得到的跨境邮寄物风险评价准确率结果，可以发现粒子群神经网络的准确率都低于BP神经网络，而改进的LSTM准确率又有了更多的提升，基于CNN与基于BP的神经网络在准确率上并无多少差异。
在本实施例中，将某段期间内的跨境邮寄物报检数据进行两次布控查验：基于传统的随机布控方式和基于本发明方案的算法布控方式；根据海关调研的经验所得，通常传统的随机布控方式的查验检出率通常在8％-10％之间，当所有的报检数据经过布控后，对布控的产品进行查验；图11示出了本发明的一个具体的实施例的一段时间内基于本发明方案的算法布控方式和传统的随机布控方式的查验检出率结果对比。
图12示出了本发明的一个实施例的一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价系统的框架图。该系统包括原始数据样本构建模块1201、模糊推理模块1202和LSTM深度学习模块1203。
在具体的实施例中，原始数据样本构建模块1201被配置用于利用层次分析法，确定邮寄物风险的风险评估指标和风险评估指标权重系数，基于多个维度的评价建立邮寄物的风险源指标体系表，再根据所述风险源指标体系表以及邮寄物的物流环节风险评测对邮寄物的申报数据和查验数据进行预处理，得到表征所述风险评估指标的具体指标值与邮寄物合格情况的对应映射的原始数据样本；模糊推理模块1202被配置用于基于模糊推理理论，对所述原始数据样本进行模糊归一化，将所述具体指标值转化为相应的风险等级的模糊归一化值，构建可用于深度学习训练的风险等级样本数据；LSTM深度学习模块1203被配置用于基于所述风险源指标体系表，对所述风险等级样本数据利用LSTM深度神经网络进行建模，对风险源进行智能综合评价及预测。通过原始数据样本构建模块1201、模糊推理模块1202和LSTM深度学习模块1203的一系列作用，构建分析所需的原始数据样本以及完善的数据分析体系，将原始数据样本中的文字描述的语言变量转化为数字变量，便于后续基于深度神经网络对数据进行分析，最后对数据样本进行训练，得到相比于现有技术更加稳定的邮寄物风险源评价模型。
本发明的实施例还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机处理器执行时实施上文中的方法。该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。需要说明的是，本申请的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读介质或者是上述两者的任意组合。
本发明利用层次分析法，确定邮寄物风险的风险评估指标和风险评估指标权重系数，基于多个维度的评价建立邮寄物的风险源指标体系表，再根据所述风险源指标体系表以及邮寄物的物流环节风险评测对邮寄物的申报数据和查验数据进行预处理，得到表征所述风险评估指标的具体指标值与邮寄物合格情况的对应映射的原始数据样本，基于模糊推理理论，对所述原始数据样本进行模糊归一化，将所述具体指标值转化为相应的风险等级的模糊归一化值，构建可用于深度学习训练的风险等级样本数据，基于所述风险源指标体系表，对所述风险等级样本数据利用LSTM深度神经网络进行建模，对风险源进行智能综合评价及预测。利用层次分析法构建分析所需的原始数据样本以及完善的数据分析体系，再基于模糊推理理论将原始数据样本中的文字描述的语言变量转化为数字变量，便于后续基于深度神经网络对数据进行分析，最后利用改进的LSTM深度神经网络对数据进行训练，得到相比于现有技术更加稳定的邮寄物风险源评价模型。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (9)

1.一种基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：利用层次分析法，确定邮寄物风险的风险评估指标和风险评估指标权重系数，建立表征邮寄物的风险评估指标和风险评估指标权重系数的对应关系的风险源指标体系表，再根据所述风险源指标体系表以及邮寄物的物流环节风险评测对邮寄物的申报数据和查验数据进行预处理，得到表征所述风险评估指标的具体指标值与邮寄物合格情况的对应映射的原始数据样本；
S2：基于模糊推理理论，对所述原始数据样本进行模糊归一化，将所述具体指标值转化为相应的风险等级的模糊归一化值，构建可用于深度学习训练的风险等级样本数据；以及
S3：基于所述风险源指标体系表，对所述风险等级样本数据利用LSTM深度神经网络进行建模，对风险源进行智能综合评价及预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中所述层次分析法具体包括：
确定层次结构和邮寄物风险的影响因素；
从所述邮寄物风险的影响因素中筛选出一定数量的合适的风险评估指标，来构造判断矩阵，计算各个所述风险评估指标对应的风险评估指标权重系数；
进行层次的单一排序及一致性检验；
进行层次的总排序及一致性检验。
3.根据权利要求1和2所述的任意一种方法，其特征在于，所述风险评估指标包括邮寄物的税号编码、企业编码、起运地/目的地和中转地。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中的表征所述风险评估指标的具体指标值是利用文字来描述相应风险评估指标的语言变量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中对所述原始数据样本进行模糊归一化的具体步骤包括：
统计所述原始数据样本中各风险评估指标的具体指标值的总批次数和不合格比例作为输入变量，将所述总批次数、所述不合格比例和所述具体指标值的风险等级分别量化为多个等级，构造风险等级、总批次数和不合格比例的模糊集合；
选取合适的隶属度函数，根据所述总批次数和不合格比例的模糊集合对所述输入变量进行模糊归一化，得到模糊归一化的输入变量，并配置相应的隶属函数表达式；
根据所述风险等级、总批次数和不合格比例的模糊集合，制定相应的推理规则；
选取合适的输出隶属度函数，根据所述推理规则以及所述模糊归一化的输入变量，模糊推理得到所述输入变量对应的风险等级的模糊归一化值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风险等级样本数据的构建包括将所述原始数据样本中的所述具体指标值对应映射为所述风险等级的模糊归一化值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述LSTM深度神经网络包括在传统的LSTM深度神经网络的基础上使用以下公式进行t时刻的更新：
ft＝σ(Wf·[ht-1，xt]+bf)
Ot＝σ(Wo·[Ct，ht-1，xt]+bo)
Figure FDA0002672351240000021
Figure FDA0002672351240000024
ht＝Ot*tanh(Ct)
Figure FDA0002672351240000022
其中，xt为t时刻输入值，ft为t时刻忘记门状态值，
Figure FDA0002672351240000023
为侯选记忆单元在t时刻的状态值，Ct和Ct-1分别为记忆单元在t和t-1时刻的状态值，Ot为输出门在t时刻的状态值，ht和ht-1分别为隐藏单元在t和t-1时刻的状态值，σ(t)为激活函数，Wf，Wo，Wz为t时刻对应的权重参数，bf，bo，bc为Wf，Wo，Wz对应的偏置参数。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被计算机处理器执行时实施权利要求1至7中任一项所述的方法。
9.基于模糊推理与LSTM结合的邮寄物风险评价系统，其特征在于，包括：
原始数据样本构建模块：配置用于利用层次分析法，确定邮寄物风险的风险评估指标和风险评估指标权重系数，基于多个维度的评价建立邮寄物的风险源指标体系表，再根据所述风险源指标体系表以及邮寄物的物流环节风险评测对邮寄物的申报数据和查验数据进行预处理，得到表征所述风险评估指标的具体指标值与邮寄物合格情况的对应映射的原始数据样本；
模糊推理模块：配置用于基于模糊推理理论，对所述原始数据样本进行模糊归一化，将所述具体指标值转化为相应的风险等级的模糊归一化值，构建可用于深度学习训练的风险等级样本数据；
LSTM深度学习模块：配置用于基于所述风险源指标体系表，对所述风险等级样本数据利用LSTM深度神经网络进行建模，对风险源进行智能综合评价及预测。
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