文档介绍：摘要随着中国出口贸易越来越发展,遭受贸易摩擦的频率也越来越多,尤其以反倾销为最。中国已经连续年成为全球遭受反倾销最多的国家,亟需建立反倾销预警系统。近几年,有许多的专家学者针对反倾销预警做了研究,已经取得了一些成果。但是大多都只停留在理论阶段,预警算法越精确,不能用于实践,仍然只是纸上谈兵。已经在使用的预警系统,也存在着一些缺点,比如算法简单,仅关注出口产品的价格和数量的变化,而忽略了贸易保护主义下的其它因素,由于数据获取不及时,导致预警信息滞后。正是由于上述原因,本文希望能建立一个更及时有效的预警系统。疭的系统模式,使数据的获取更容易及时。捎诰哂凶灾涡浴⑸缁嵝浴⒎从π浴主动性,为反倾销预警系统的实现提供了很好的方法。将算法封装,无论算法怎么更新,都不会影响到男形!本文在研究了反倾销预警、瓵的研究现状和瓵的常用体系结构、通用模型、通信语言及协同机制之后,建立了基于姆辞销协同预警系统,将反倾销预警过程分别交由管理⒄瓵、行业⑵笠礎、企业子⒆ḿ褹、协同驮ぞ疉执行,每个加懈髯缘哪诓磕P停鞲鯝之间选用不同的协同机制。本文选用模糊积分综合评价理论作为反倾销预警算法。首先通过层次分析法获取模糊测度,即每个指标的权重,再使用模糊测度的公式计算肛,模糊测度,最后使用模糊积分的公式计算综合评价值,并确定警情状态的区间及含义。收集从年至年中国出口到美国的化工行业的数据,并使用砑做了仿真实验。最后,简单介绍了基于瓵的反倾销协同预警系统的开发模式浏览器朋艮务器/模式,开发技术珹开发平台以及系统数据库关键字:反倾销预警瓵模糊积分设计和界面设计。浙江大学硕士学位论文基于姆辞阆ぞ低成杓朴胧迪
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平台中缑妗平台中注册新的平台体系结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图目录图无状态的认知式P汀图行业诓磕P汀图企业诓磕P汀图专家诓磕P汀图ぞ疉内部模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯平台中基于姆辞阆ぞ低成杓朴胧迪图中国全年出口总值和年增长额辏⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图中国遭受反倾销调查和裁定件数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图论文研究思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图耐缃峁埂牟愦谓峁埂瓵的联盟结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯某橄笮形!图反应式P汀图有状态的认知式P汀图混合式P汀瓵的合同网流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图瓵的黑板模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯瓵的结果共享⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图反倾销协同预警的体系结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图反倾销协同预警流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图管理诓磕P汀图政府诓磕P汀图企业子诓磕P汀图协同诓磕P汀图反倾销协同预警模型的模拟指标体系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.主容器图形化运行界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯缑妗图基于瓵的反倾销协同预警系统的架构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图数据库关系图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图系统首页界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.浙江大学硕士学位论文
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表目录表行为词的参数含义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..表基于瓵的反倾销协同预警系统的指标体系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表判断矩阵相对重要性及含义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。表拙卣笃骄婊恢滦灾副辍表综合评价值区间对应的警情状态及含义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.年至年中国化工行业出口到美国的各指标数据⋯⋯⋯⋯⋯⋯表判断矩阵⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..年至年各指标归一化后的数据⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表各指标在预警结果为“重警”时的警戒范围⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表各指标在预警结果为“重警”时的反归一化警戒范围⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.畔⒈表用户信息表表指标信息表表指标历史数据表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.. 表指标权重历史数据表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表知识库数据表表黑板信息表浙江大学硕士学位论文基于狝的反倾销协同预警系统设计与实现
髀芯勘尘随着中国改革丌放地不断深入,中国的同际贸易地位不断提高。尤其在年月日,中国加入世界贸易组织院螅泄某隹诿骋赘且诿涝#曛泄瓿隹谧苤低黄亿美元,达到ィ暝龀日家的贸易摩擦,不仅增长速度加快,而且发达国家对华启动贸易摩擦的手段也多种多样,其中又以对中国出口产品反倾销为主。据世界贸易组织倾销裁定总计穑5