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数据智慧:开启智慧海关建设的关键密匙

更新时间:2009-03-28

爱因斯坦在阐述重大问题研究方法论时曾指出:“我们面对的重大问题永远不能在产生问题本身的层次上被解决。”当前,新一代海关信息系统(以下简称“智慧海关”)建设,作为中国海关有效落实“一带一路”和国家信息化发展战略纵深推进要求,解决现有海关技术老化、架构封闭、服务单向、数据碎片等问题,进而主导国际海关标准制定、抢占国际海关话语权的重大举措,就必须站在比“智慧海关”更高的层面,理解和含纳“智慧海关”建设中的重大事项,以提高认知,找出开启“智慧海关”之门的关键密匙。

推荐理由:《中国桥——港珠澳大桥圆梦之路》记述了港珠澳大桥从设想到建设全过程的精彩故事,书写了港澳回归共圆中国梦的时代篇章。大桥历经千锤百炼,最终建成了港珠澳三地人心中的一座精神雕塑和文化图腾。该书展现了习近平新时代中国特色社会主义思想指导下中国的发展和成就,展现中国人民在全面建设小康社会征程上的伟大奋斗,同时也是一部改革开放40周年的献礼之作。

一、问题导向,智慧海关建设面临的课题

李克强总理多次强调指出:“运用大数据是转变政府职能的重要手段。”《国务院关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》中也明确要求:“国务院各部委及直属机构要充分利用大数据的先进理念、技术和资源,加强对市场主体的服务和监管,推进简政放权和政府职能转变,提高政府治理能力。”因此,对智慧海关建设而言,全面加强对大数据技术的理论研究与实践应用,既是海关破除自身瓶颈、改革发展的需要,也是主动融入信息化时代发展大势的题中之意。

(一)程序软件迭代的客观要求

软件技术总是处于不断发展变化*Ernest Tello(人工智能领域的著名作家)将软件技术的演化比喻为树的生长。Ernest Tello认为:和树一样,软件的演化具有明显的阶段性,并将这些阶段称为层(layer)。过去四十年中,这些层逐步被建立起来,每一个层都由前一个层发展而成。中,随着国家和海关改革的深入,海关新的信息化需求更是层出不穷,软件系统的复杂性日益增长,新工具、新技术迭代速度持续加快,这种趋势客观上要求全国海关在软件应用和开发方面不断寻求新途径。当前,按照面向程序*1960年,面向程序(结构化程序设计)的软件设计理念诞生。面向程序的设计的基本任务是编写计算机执行的指令序列,并把这些指令以函数的方式组织起来。通常我们使用流程图组织这些行为(action),并描述从一个行为到另一个行为的控制流。C和Pascal等语言是典型代表。就当时而言,结构化程序设计语言使得编写较复杂的程序变得容易。但是,一旦某个软件项目的复杂性达到一定规模,面向程序的兼容和扩容性将受到极大的限制。二十一世纪初,为了解决上述问题,面向对象程序设计方法应运而生。理念开发的海关核心通关作业系统H2010的软件技术已经相对落后,技术架构日显封闭,系统兼容和扩容性不足,制约了中国海关整体软硬件效能的充分发挥及与WCO DB*世界海关组织的数据模型结构等国际数据标准的对接,一定程度上成为中国海关有效落实“一带一路”战略、深入推进国际海关“三互”大通关合作的羁绊。如何按照面向对象*面向对象程序的设计方法的主要出发点是弥补面向过程程序设计方法中的一些缺点。面向对象的设计方法更多地强调数据而非方法。面向对象的设计理念将程序划分为不同的对象,对象之间相对独立。一个对象被认为是计算机内存中的一个独立区间,在这个区间中保存着数据和能够访问数据的一组操作。因为内存区间是相互独立的,所以对象可以不经修改就应用于多个不同的程序中。通过上述方法:在按照面向对象理论开发的程序中,一个问题被分解为一些相互关联的子集,每个子集内部都包含了相关的数据和函数。同时,这类程序会以某种方式将这些子集分为不同等级,而一个对象就是已定义的某个类型的变量。、面向学习*其主要理念是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。在软件程序开发过程中,一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”,进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。的人工智能理念,以“阿尔法狗”*是一款围棋人工智能程序,由位于英国伦敦的谷歌(Google)旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比斯与他们的团队开发。这个程序利用“价值网络”去计算局面,用“策略网络”去选择下子。2015年10月阿尔法围棋以5∶0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。2016年3月15日战胜李世石。2017年5月23日-27日三胜柯洁。为标尺和参照,重新架构海关核心通关系统,尽快实现技术开发与业务发展的自适应、自调整,构建监管与服务有效衔接、良性互动的闭合链条,已经成为中国海关有效落实党中央、国务院重大战略部署的紧迫要求。

(二)改变单向服务的必然举措

近年来,随着党中央、国务院供给侧结构性改革的不断深入,全国海关“放管服”、“互联网+政务服务”、以信用为核心的新型市场监管机制、“三互”大通关、国际贸易“单一窗口”、“双随机一公开”等改革措施的持续推进,海关对主动应用大数据、人工智能、云计算、物联网、移动互联网等新技术与新业态,实现智慧征管、智慧监管、智慧保税、智慧统计、智慧稽查、智慧缉私、智慧管理,最大限度上避免对微观经济活动干预的要求越来越高。尤其是当前,全国海关正从分类通关、区域通关向全国海关通关一体化改革迈进,要改正长期形成的海关服务手段单一化、过程单向化等问题,不断增进海关与管理相对人的有效互动,打造监管与服务的闭合链条,就需要全国海关下大力气整合服务平台、规范服务流程、统一数据标准,变“千关一面”为“千关一体”,把海关的改革“红包”切实转化为企业的发展“红利”,不断提升人民群众和进出口企业的获得感,确保全国海关通关一体化改革取得切实成效。

(三)抢占数据高地的时代题旨

目前我国以数据分析作为决策支撑的习惯还未形成,包括海关在内的我国政府部门将数据分析作为核心竞争力的只占5.6%,远低于美国和英国。*《徘徊的大数据门前:五个真实的数据挖掘故事》,中华网,http://finance.china.com/fin/kj/201304/09/3508195101.html随着2014年2月中央网络安全和信息化领导小组的成立及党中央、国务院促进大数据发展、推进“互联网+”行动、加强政务信息资源共享等系列政策的出台,不断提升海关的数据清洗、挖掘、整合能力,切实解决在大数据应用领域存在的数据碎片化、应用初级、团队分散、管理松散等问题,提升全国海关整体数据分析与处置能力,已不仅仅是党中央、国务院对海关的改革发展要求,更是全国海关提前谋篇布局,抢占大数据应用高地,更好地服务于党中央、国务院重大决策和经济社会发展的重要前提。尤其是在十八届五中全会正式将“实施国家大数据战略”纳入国家“十三五”规划,以及2017年5月3日国务院办公厅《政务信息系统整合共享实施方案》出台的背景之下,尽快整合全国海关各类政务、业务信息系统,扭转种类繁多、条块分割、难以整合的各类软件系统林立的局面,建设“面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求,加快各领域科技创新*2016年5月30日,习近平主席在全国科技创新大会、中国科学院第十八次院士大会和中国工程院第十三次院士大会、中国科学技术协会第九次全国代表大会上的讲话。”的新一代信息软件系统,已成为推进智慧海关建设的时代题旨。

研究对象主要涉及“九天”部分管理和演艺人员、游人;台湾研究阵头的学者;台中体育学院部分师生,共计27人。

1.单位根检验。为保证数据的平稳性,本文使用ADF方法对选取指标进行单位根检验。利用Eviews8.0软件进行分析,得到的检验结果如表1所示。

(四)破除信息孤岛的内生动力

[1] 谭晖,廖振松,周小翠,贺凡.大数据的数据清洗方法研究[J].信息通信,2017,(1):238.

尤其对于一些没有词汇基础的孩子,更需要通过简单的重复背诵过基础的词汇关。此外,孩子们可以通过加大阅读量,把词汇贯穿于平时的点点滴滴当中。阅读不仅仅局限于阅读理解习题,为了增加趣味性,绘本阅读,杂志阅读,故事阅读都可以作为阅读文的素材。同时,学生们还可以在习题中,加深单词印象,做好单词的复习。

二、关键密匙,数据智慧破题发展瓶颈

智慧海关建设作为当前中国海关推动自身更好地全面履职的主要抓手和全国通关一体化改革的重要保障,是中国海关的核心发展命题之一。按照开篇爱因斯坦对方法论的阐述,有效推动智慧海关建设,需要跳出智慧海关自身的问题层次,以更高的视阈或独立的视角,进行破题,给出答案。维克托·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在《大数据时代》中写道:“大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发。”世界海关组织秘书长御厨邦雄也提出:“一个更加高效率和现代化的电子海关建设的重心之一是采用大数据等新技术。”因此,在某种意义上,以击败全球顶级大脑的“阿尔法狗”为代表的,以数据智能处置、智慧处理为核心的大数据技术,给出了有效开启智慧海关建设的密匙(激活码)。

(一)开展数据智能治理,构建管控机制

“智慧海关”评估指标体系,是按照党中央、国务院对政府大数据建设的整体要求,结合智慧海关推进中设计的关键事项,运用一定的评价方法、量化指标及评价标准,对智慧海关的实现程度、推进进度、内部外影响,以及为实现智慧海关改革目标所采取的举措进行评估的综合性评价指标体系。

事实上,早在2017年公司就通过转让控股子公司鄂州市大鹏畜禽发展有限公司99.9%股权实现扭亏为盈,并于今年5月被撤销退市风险警示。但因为持续经营能力存在重大不确定性,公司同日被实施其他风险警示。那么,今年的盈亏就显得比较重要了。

  

图1 数据智能治理的流程图

(二)开展数据智能挖掘,拓宽数据来源

数据挖掘是从海量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识进而支持决策的过程,是数理统计与机器学习等技术相结合的产物。数据挖掘通过对大数据高度自动化的分析,做出归纳推理,进而挖掘出潜在的模式。目前,数据挖掘技术已经在国际海关、*巴西海关通过HARPIA计划与大学建立了合作关系,将智能化计算的解决方案引入自身的数字支持系统(DSS)中,并运用数据挖掘技术侦测欺诈行为。商业、金融业、*智能投资顾问是人工智能在金融领域的应用,被誉为投资界的“阿尔法狗”。它具备低成本、低门槛、易操作的优势,能够提供智能化的投资理财服务,改变了传统的理财方式,在国外迅速普及并影响国内相关行业。欺诈检测、电信业等领域中有相当成熟的应用。2017年5月3日国务院办公厅出台的《政务信息系统整合共享实施方案》有利于打破政府信息数据调取的藩篱,为部委间相关联的数据的有效挖掘创造了条件。目前,数据挖掘的相关算法,如贝叶斯网络、神经网络模型、分类树模型等,具有较好的通用性,但是完整的数据挖掘流程开展必须与具体业务紧密结合。数据挖掘技术的主要功能如下:一是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到给定的类别中;二是通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系;三是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别,实现聚类整合;四是从海量原始数据中检索所有的高频项目组,并设计关联规则;五是通过处理非线性的、模糊、不完整、不严密的知识或数据,进而实现对数据的自行处理、存储和容错;六是通过从Web文档结构和使用的集合中发现隐含的模式,实现Web数据流挖掘。

(三)开展数据智能清洗,净化样本空间

数据清洗是指发现并纠正数据文件中的可识别错误的程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。与传统的问卷式审核不同,录入后的数据清洗一般由计算机而非人工完成。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,是从多个业务系统中抽取而来的,而且包含历史数据,就不可避免的存在错误数据、冲突数据、重复数据、不完整数据。按照一定的规则,把上述数据清洗或修复,可提升数据质量和预测分析的准确性。数据清洗的核心算法在于:一是根据字段的定义、属性、值域等对字段进行语义分析,发现隐藏在字段间的关联关系,并进一步得到数据集中的字段存在的函数依赖关系,并基于函数依赖关系找出数据集中的不一致数据及隐藏的噪声数据;二是根据函数依赖关系对数据集中的不一致值和缺失值进行清洗和修复,并通过分析将可信度低的原因反馈至数据采集阶段,进而从数据采集源头减少噪声数据的注入。(具体见下图2)

  

图2 数据智能清洗的流程图

三、智慧海关指数,建立动态可持续的评估机制

大数据时代的来临,为政府治理的创新和公共服务绩效的改善创造了巨大契机,也为智慧海关指数的出台创造了条件。要围绕2015年8月出台的《国务院促进大数据发展行动纲要》要求,以数据智能治理、挖掘、清洗为特征的数据智慧处置为抓手,深入推进智慧海关建设,同时尽快建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的动态量化可持续评估改进的管理机制,实现基于数据的科学决策,推动中国海关管理理念和治理模式不断进步,用“智慧海关指数”助力中国海关治理体系与治理能力的现代化进程。

(一)积极构建“智慧海关”评估指标体系

随着信息化、网络化的快速发展,人类数据正呈现爆炸式增长态势,全球数据总量几乎每两年翻一番,近两年新产生的数据量就已相当于人类之前数据的总和。据IDC(Internet Data Center)预计:到2020年,全球将拥有35ZB的数据量。相较于2010年,这一数据量增长了近30倍。同时,信息系统建设发展到一定阶段后,大数据在存储、处理、传输等过程中将面临诸多安全风险,有效管控的挑战将越来越严峻,只有有效的数据治理才能将数据资源转化为战略资产。因此,大数据应用部门构建高效的数据治理*数据治理是“大数据”之后被业界研究的热点之一。目前,国际有关数据治理的组织机构主要有国际数据管理协会(DAMA)、数据治理协会(DGI)、国际商业机器公司(IBM)、高德纳咨询(Gartner)等组织。机制的需求越来越迫切。也因此,《中央企业商业秘密保护暂行规定》《十二五信息科技发展规划监管指导意见》等均对加强数据治理,推进数据分级分类处理提出要求。上述形势要求大数据管理和应用部门按照自然语言处理技术的分类方法,通过有效的软件程序编程,实现分类技术对海量数据的智能分析处置,并结合专业判断,应用关键词提取技术进行敏感度标记。上述方法在实践和实验中均已被广泛应用,并设计出了SVM等诸多行之有效的算法,有效解决了海量数据的分类分级管理的问题。(具体处理方法和流程见下图1)

 

表1 “智慧海关评估指标列表

  

指标类别指标项(标签)标签描述数据来源备注智慧交互机构集约数量以改革前某一时间节点为参考系,改革后机构数量与参考系的差值需人教司提供反映机构节约数量,包括科、处两级机构岗位集约数量以改革前某一时间节点为参考系,改革后机构数量与参考系的差值需人教司提供反映岗位优化程度机构集约化率公式为:(改革前-改革后)/改革前×100%模型计算反映机构集约化成效岗位集约化率公式为:(改革前-改革后)/改革前×100%模型计算反映机构集约化成效系统操作数量H2010等系统的人工操作次数系统提取(需确定采集的系统对象)反映系统自动反应的数量,该值越高,系统智能化水平越高人均系统操作数量一定时间段内H2010等系统的人均操作次数,由系统操作数量除以操作人数得出模型计算反映人为因素介入经济活动的数量,该值越高,说明系统智能化水平越低系统人工操作时间H2010、HL2008等系统的人工操作时间总长系统提取(需确定采集的系统对象)反映系统自动反应的时间,该值越高,系统智能化水平越高

  

(续表)智慧交互人均系统操作时间一定时间段内H2010、HL2008等系统的人均操作时长,由系统人工操作时间除以操作人数得出模型计算反映人为因素介入经济活动的时长,该值越高,说明系统智能化水平越低系统智能化率公式为:由改革前系统操作时间除以改革后系统操作时间乘以100%得出模型计算系统智能化成效公式为:由改革前人均系统操作时间除以改革后人均系统操作时间乘以100%得出模型计算反映智能化系统节约人力的成效,数值越高说明人力节约成效越大人机交互率公式为:由改革前人工操作次数除以改革后人工操作次数乘以100%得出模型计算人机交互成效公式为:由改革前人均操作次数除以改革后人均操作次数乘以100%得出模型计算反映人机交互成效,数值越高,说明人为因素介入越少,系统操作越智能贸易便利通关时效压缩率公式为:由改革前每票报关单平均通关时间除以改革后每票报关单平均通关时间乘以100%得出模型计算通关时效节约率公式为:(改革前每票报关单平均通关时间-改革后每票报关单平均通关时间)/改革前每票报关单平均通关时间×100%模型计算数值越高,说明通关越快,贸易便利化水平越高查验时效压缩率公式为:由改革前每票报关单平均查验时间除以改革后每票报关单平均查验时间乘以100%得出模型计算查验时效节约率公式为:(改革前每票报关单平均查验时间-改革后每票报关单平均查验时间)/改革前每票报关单平均查验时间×100%模型计算数值越高,说明查验作业对企业通关影响越小,贸易便利化水平越高异地办理申报手续活跃度公式为:由改革后企业异地申报比重除以改革前企业异地申报比重乘以100%得出模型计算异地办理申报手续增长率公式为:由改革后企业异地申报报关单总量除以改革前企业异地申报报关单总量乘以100%得出模型计算异地办理进出报关单增长率公式为:由改革后企业异地进出报关单总量除以改革前企业异地进出报关单总量乘以100%得出模型计算异地办理进出报关单活跃度公式为:由改革前企业在异地进出报关单比重除以改革后企业在异地进出报关单比重乘以100%得出模型计算比例越高,说明异地办理海关手续的便捷度越高,企业成本节约越多

  

(续表)管控效能报关单布控介入率公式为:由改革前报关单布控率除以改革后报关单布控率乘以100%得出模型计算有效布控成效公式为:由改革后报关单布控有效率除以改革前报关单布控有效率乘以100%得出模型计算数值越高,海关布控指令对通关影响越小,效能越高报关单查验介入率公式为:由改革前报关单查验率除以改革后报关单查验率乘以100%得出模型计算查获成效公式为:由改革后报关单查获率除以改革前报关单查获率乘以100%得出模型计算数值越高,海关查验作业对通关影响越小,效能越高查发案值增长率公式为:由改革后案件查获案值除以改革前案件查获案值乘以100%得出模型计算包括缉私、稽查办案案值及监管查验部门办理的“两简”案件案值补税总额增长率公式为:由改革后补税总额除以改革前补税总额乘以100%得出模型计算包括缉私补税、稽查补税、审价补税、归类补税等税基增长水平公式为:由改革后税收入库总额除以改革前税收入库总额乘以100%得出模型计算税基管控水平公式为:由改革后中国海关税收管控指数除以改革前中国海关税收管控指数乘以100%得出模型计算数值越高,说明税收管控水平越高备注:为便于统计汇总,均采用正相关的算法模型,对预期是增量的指标(如:补税总额、税基水平等),采取正比处理,对预期是减量的指标(如:通关时效、查验时效等),采取反比处理,确保所有指标均为正相关。

(二)“智慧海关指数”量化分值及算法模型

[3] 李贵兵,罗洪.大数据下的智能数据分析技术研究[J].科技资讯,2013,(30):11.

 

表2 “智慧海关指数计算表

  

指标类别指标项(标签)改革前分值改革后分值智慧交互30分机构集约化率5机构集约化率×改革前分值岗位集约化率5岗位集约化率×改革前分值系统智能化率5系统智能化率×改革前分值系统智能化成效5系统智能化成效×改革前分值人机交互率5人机交互率×改革前分值人机交互成效5人机交互成效×改革前分值贸易便利30分通关时效增长率5通关时效增长率×改革前分值查验时效增长率5查验时效增长率×改革前分值异地办理申报手续活跃度5异地办理申报手续活跃度×改革前分值异地办理申报手续增长率5异地办理申报手续增长率×改革前分值异地办理进出报关单增长率5异地办理进出报关单增长率×改革前分值异地办理进出报关单活跃度5异地办理进出报关单活跃度×改革前分值管控效能50分报关单布控介入率5报关单布控介入率×改革前分值有效布控成效5有效布控成效×改革前分值报关单查验介入率5报关单查验介入率×改革前分值查获成效5查获成效×改革前分值查发案值增长率5查发案值增长率×改革前分值补税总额增长率5补税总额增长率×改革前分值税基增长水平5税基增长水平×改革前分值税基管控水平5税基管控水平×改革前分值总 值100数值越高,说明改革成效越好

四、结论

参考文献

通信巨头高通(Qualcomm)公司认为,对于D2D通信,可以从“设备发现”和“数据通信”两方面对其进行深入研究。将D2D通信应用于列车间通信,那么设备发现和数据通信就对应于列车识别和列车追踪过程。在CBTC系统中,列车位置与速度信息是精确可知的,基于这个特点提出了一种LTE基站和ATS(列车自动监控)辅助的列车识别方案。

智慧海关建设,是当前中国海关提升全面履职能力和服务水平、打造具有国际竞争力的海关监管与服务体系的重要抓手,需要以创新为引领,以问题为导向,高起点站位、高姿态谋划,切实找到有效推进智慧海关建设的密匙(激活码),以不断提升中国海关全面履职能力、国际话语权和智库支持水平。以大数据为核心的数据智慧处置理念和方法,为智慧海关建设提供了全新视角和底层驱动,也是中国海关顺应时代发展大势,落实党中央、国务院信息化建设要求的使命担当。可以预见,高质量、高水平的智慧海关指数一经出台,不仅将成为今后较长一段时期内中国海关智慧发展水平的评价指标,也将成为世界分析中国、学者研究中国、全球贸易修正、高层决策取舍的重要维度之一。

当前,数据多源、门户割据、应用烟囱、信息孤岛是海关大数据应用的突出瓶颈问题。一是门户割据引发“数据零散”。受制于长期以来“全能型海关”的发展思路和小而全、自力更生的开发运维模式,全国海关各业务条线的大数据应用仍处于自给自足的“小农经济”时代,系统各自封闭、难以互通,缺乏便捷的跨系统操作衔接工具。以HZ2011、HL2008、HB2012、H2010为例,上述系统的串联通道至今未打通,数据碎片化现象严重。二是标准不一,致使“数据打架”。目前多数业务系统之间数据标准格式并不统一,指标不兼容,统计、风险、加贸、监管、关税、稽查、企管、缉私等领域均有独立的作业分析系统,跨系统的数据挖掘、清洗、整合几近于“无米之炊”。三是“僵尸数据”亟待清除。目前全国海关各类业务系统平均每天产生报送记录53.7万条,海量记录中蕴藏着海量的数据资产。但受大数据应用思维和技术手段所限,大部分数据信息尽管价值显著,却只能在系统中沉睡,或被归入档案、束之高阁,未能转化到实际应用中,白白地成为“僵尸数据”。海量数据低效应用直接造成了“报关单迷恋和依赖”,而在企业守法经营、行业发展趋势、国际供应链整合等方面的全视阈检索,以及舱单申报、抵港卸货、理货申报、单证办理、货物报检、货物申报、查验征税、货物放行、提离货物、通关结关等全流程监控的数据采集及分析机制尚未建立,与“有的放矢、精准打击,量体裁衣、定向服务”的要求仍有不少差距。

[2] 王月恒,王晶,刘欣侠.大数据时代新型对外货物贸易统计体系研究[J].中国市场,2017,(19):101.

选取智慧海关改革前某一时间节点的主要智慧海关评估指标数值作为发展基数,通过改革前后的数据对比,计算智慧海关指数的数值变动。一是设计理念参照股市指数模式,按照开放式发展理念,把改革前定义为100分,改革后的分值可随着改革的推进、成效的显现而不断的提升,且上不封顶。二是按照“公司股东注册资本”模式,对不同的分项,根据重要程度,设置不同的初始分值,分值越高,表明对改革的影响越大。笔者鉴于已将“智慧海关指数”分解为智慧交互、贸易便利、管控效能等三个大项,并通过大项总分值区别了不同大项的重要程度,因此统一将大项中各子项分值设定为5分。

[4] 杜西平,曹宗泉,王欣,石磊,许文虎.大政府统计构建中部门数据共享的实践与研究[J].中国统计,2016,(10):13.

[5] 欧阳晨.海关应用大数据的实践与思考[J].海关与经贸研究,2016,(3):33.

[6] 范子杰.基于海关业务的数据挖掘研究综述[J].全国商情,2016,(35):21.

[7] 吴志刚,林宇虹,朱胜,等.如何构建政府数据共享开放实践体系[J].中国科技产业,2017,(4):76.

[8] 徐建忠,张亮,李娇娇.数据智能分类技术在数据治理中的应用研究[J].信息安全与通信保密,2016,(6):88.

对于FDNLMS算法,处理N点的序列,需要5次2N点的FFT(包含IFFT)和3个2N点的复数乘法,每次FFT需要Nlb(2N)次复数乘法,一次复数乘法对应4次实数乘法,故FDNLMS共需20Nlb(2N)+24N次实数乘法。处理N点的序列,两个算法运算量的比值为(20lb(2N)+24)/(3N),当N=1 024时,FDNLMS所需的乘法次数只占NLMS的8%。运算量的降低大大提高了FDNLMS算法的实用性。

 
崔建高
《海关与经贸研究》 2018年第02期
《海关与经贸研究》2018年第02期文献

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