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Aggregates Classification01:29

Aggregates Classification

947
Aggregate classification is generally based on its size, petrographic characteristics, weight, and source. Size classification ranges from coarse to fine aggregates, defined by the size of the particles. Coarse aggregates are particles that do not pass through ASTM sieve No. 4, and aggregates that pass through the sieve are fine aggregates.
Petrographic classification groups aggregates based on common mineralogical characteristics. Some of the common mineral groups found in aggregates are...
947
Classification of Signals01:30

Classification of Signals

1.3K
In signal processing, signals are classified based on various characteristics: continuous-time versus discrete-time, periodic versus aperiodic, analog versus digital, and causal versus noncausal. Each category highlights distinct properties crucial for understanding and manipulating signals.
A continuous-time signal holds a value at every instant in time, representing information seamlessly. In contrast, a discrete-time signal holds values only at specific moments, often denoted as x(n), where...
1.3K
Force Classification01:22

Force Classification

2.2K
Forces play a crucial role in the study of physics and engineering. They are essential in describing the motion, behavior, and equilibrium of objects in the physical world. Forces can be classified based on their origin, type, and direction of action.
Contact and non-contact forces are two of the most widely used categories of forces. As the name suggests, contact forces require physical contact between two objects to act upon each other. Examples of contact forces include frictional,...
2.2K
Classification of Systems-II01:31

Classification of Systems-II

445
Continuous-time systems have continuous input and output signals, with time measured continuously. These systems are generally defined by differential or algebraic equations. For instance, in an RC circuit, the relationship between input and output voltage is expressed through a differential equation derived from Ohm's law and the capacitor relation,
445
Classification of Systems-I01:26

Classification of Systems-I

533
Linearity is a system property characterized by a direct input-output relationship, combining homogeneity and additivity.
Homogeneity dictates that if an input x(t) is multiplied by a constant c, the output y(t) is multiplied by the same constant. Mathematically, this is expressed as:
533
Quantifying and Rejecting Outliers: The Grubbs Test01:02

Quantifying and Rejecting Outliers: The Grubbs Test

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Sometimes, a data set can have a recorded numerical observation that greatly  deviates from the rest of the data. Assuming that the data is normally distributed, a statistical method called the Grubbs test can be used to determine whether the observation is truly an outlier.  To perform a two-tailed Grubbs test, first, calculate the absolute difference between the outlier and the mean. Then, calculate the ratio between this difference and the standard deviation of the sample. This...
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Detección de fraude aduanero mediante un enfoque de aumento de gradiente para la clasificación conjunta y la

Rawabi Alwanin1, Mohamed Maher Ben Ismail2, Ouiem Bchir2

  • 1Department of Computer Science, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia. ralwaneen@ksu.edu.sa.

Scientific reports
|December 25, 2025
PubMed
Resumen

Este estudio presenta un Enfoque Dual de Aprendizaje Basado en XGBoost (DXGBA) para la detección de fraude aduanero. El método identifica eficazmente las importaciones infravaloradas y estima la pérdida de ingresos, optimizando las inspecciones y recuperando ingresos significativos.

Palabras clave:
fraude aduaneroaprendizaje automáticoaumento de gradienteclasificaciónestimación de riesgosinfravaloración de importacionesrecuperación de ingresos

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Last Updated: Jan 7, 2026

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Published on: January 5, 2024

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Área de la Ciencia:

  • Ciencia de datos
  • Aprendizaje automático
  • Finanzas públicas

Sus antecedentes:

  • Los ingresos aduaneros son vitales para los gobiernos, lo que requiere análisis avanzados para la detección de fraude.
  • Los métodos tradicionales para detectar el fraude aduanero requieren mucha mano de obra, son costosos y dependen en gran medida del juicio de expertos.
  • El aprendizaje automático ofrece una solución para identificar el fraude y minimizar las pérdidas de ingresos de manera eficiente.

Objetivo del estudio:

  • Introducir y evaluar el Enfoque Dual de Aprendizaje Basado en XGBoost (DXGBA) para la detección de fraude aduanero.
  • Demostrar la capacidad de DXGBA para clasificar simultáneamente declaraciones fraudulentas y estimar los riesgos de ingresos asociados.
  • Optimizar las inspecciones aduaneras para maximizar la recuperación de ingresos dentro de recursos limitados.

Principales métodos:

  • Formulación de las importaciones infravaloradas como una tarea de aprendizaje supervisado dual.
  • Aplicación del modelo DXGBA para clasificación y regresión simultáneas dentro de un único marco de aumento.
  • Investigación de estrategias de remuestreo (SMOTE, RU) para abordar el desequilibrio de clases.
  • Evaluación utilizando un conjunto de datos de aduanas de referencia y comparación con modelos de referencia.

Principales resultados:

  • DXGBA detecta con éxito el fraude y estima el impacto en los ingresos, clasificando las declaraciones por riesgo.
  • El modelo recupera hasta el 87,98% de los ingresos mientras audita solo el 10% de las declaraciones.
  • Los pipelines de mejora que utilizan incrustaciones basadas en árboles y características profundas basadas en autoencoders mejoraron aún más la precisión y la estimación de ingresos.

Conclusiones:

  • DXGBA ofrece una solución de alto rendimiento para la detección de fraude aduanero y la evaluación de riesgos de ingresos.
  • El marco de aprendizaje dual permite la priorización eficiente de las inspecciones, maximizando la recuperación de ingresos.
  • DXGBA supera a los métodos existentes, mostrando su potencial para mejorar la eficiencia de la administración aduanera.