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纺织品服装的安全问题一直为各国政府和消费者所关注，世界各国尤其是发达国家，针对纺织品服装安全性的技术法规和标准层出不穷。因此有必要建立监管体系对进出口纺织品服装安全性进行预警和监测。风险分析与评估理论和方法在化工、机械、食品安全、药品安全等领域应用广泛，也取得了一定的成果。但针对纺织品服装的风险评估研究尚处于探索阶段。
本文基于以上背景，在整理和归纳国内外纺织品服装安全性技术法规和标准的基础上，确定出入境纺织品服装的安全因子，回顾和研究了纺织品服装风险分析现状和相关分析方法，最终采用模糊神经网络方法，对建立出入境纺织品服装安全风险评估模型进行了尝试性研究。并得出以下结论:
(1)通过对国内外纺织品服装安全性技术法规和标准的归纳整理，确定了出入境纺织品服装的安全因子，包括内在安全和外在安全项目，内在安全项目包括机械安全性、燃烧性和化学品安全性，外在安全项目主要指产品标识和纤维成分含量。
(2)通过回顾和研究纺织品服装安全风险分析现状，将纺织品服装风险评估分为宏观层面和微观层面，并对各种典型的评估方法进行了研究和对比。
(3)针对纺织品服装安全评估指标多、检测数据量大的特点，运用基于T-S模型的模糊神经网络方法尝试建立了纺织品服装安全评估模型，并以进口纺织品服装为例进行了实证研究，证明了此方法的有效性。此模型为动态监测模型，可对纺织品服装安全风险因子进行单因素评估，也可对不同种类纺织品服装进行整体评估。
本文研究结论是对出入境纺织品服装安全质量监管方法的探索，建立的纺织品服装安全风险评估模型可充分利用历史检测数据，指导阶段性的纺织品服装指标监测，对建立纺织品服装安全监管体系、促进纺织品服装健康发展具有一定的探索意义。