基于人工智能方法的出口纺织品反倾销预警模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·选题背景及目的 | 第10页 |
| ·研究对象 | 第10-11页 |
| ·研究方法和研究内容上的创新 | 第11-13页 |
| 第二章 出口纺织品遭遇反倾销的现状 | 第13-21页 |
| ·反倾销概述 | 第13-14页 |
| ·美国对华反倾销 | 第14-17页 |
| ·欧盟对华反倾销 | 第17-18页 |
| ·发展中国家对华反倾销 | 第18-21页 |
| 第三章 我国纺织业遭遇反倾销所受影响及原因分析 | 第21-28页 |
| ·全球对华纺织品实施反倾销的特点 | 第21页 |
| ·反倾销对中国纺织业的影响 | 第21-23页 |
| ·对华纺织品实施反倾销的原因 | 第23-28页 |
| ·内部原因 | 第23-25页 |
| ·外部原因 | 第25-28页 |
| 第四章 纺织品反倾销预警模型建立的方法研究 | 第28-37页 |
| ·传统的反倾销预警机制 | 第28-30页 |
| ·采用人工智能的预警系统研究现状 | 第30-31页 |
| ·现有的神经网络预警模型机制 | 第31-32页 |
| ·基于SOM神经网络的预警模型 | 第32-37页 |
| ·系统的开发环境 | 第32-34页 |
| ·模型系统构架 | 第34-37页 |
| 第五章 特征参数的选取及依据 | 第37-43页 |
| ·特征参数选取的途径 | 第37页 |
| ·特征参数选取的依据 | 第37-42页 |
| ·进口国的国内经济形势 | 第37-38页 |
| ·我国纺织品出口的增长速度 | 第38-39页 |
| ·我国同商品进口国的贸易摩擦 | 第39-41页 |
| ·我国国内的经济形势 | 第41-42页 |
| ·特征参数的生成 | 第42-43页 |
| 第六章 基于SOM神经网络生成的预警模型分析 | 第43-63页 |
| ·分类算法---SOM神经网络 | 第43-47页 |
| ·SOM神经网络 | 第43-45页 |
| ·SOM神经网络与其他网络的比较 | 第45页 |
| ·SOM神经网络学习机制及Matlab实现 | 第45-47页 |
| ·样本数据 | 第47-48页 |
| ·SOM神经网络的生成 | 第48-59页 |
| ·神经网络的初始化 | 第48-49页 |
| ·神经网络的训练 | 第49-57页 |
| ·神经网络的仿真 | 第57-59页 |
| ·神经网络对反倾销的预警 | 第59-63页 |
| ·预警实例分析 | 第59-60页 |
| ·数据统计辅助模块 | 第60-63页 |
| 第七章 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
