反倾销产业损害模糊综合评判模型——模糊聚类和模糊神经网络方法的应用

摘要

本文在对反倾销调查过程中的一系列损害指标进行量化的基础上，应用模糊聚类方法，对不易区分的各种反倾销损害评判指标进行分类和优化。同时，应用模糊神经网络对评判指标的权重进行了优化，最后采用了多层模糊综合评判方法建立了一种判定损害及损害程度的模型，用来解决化工反倾销产品的损害认定问题。并通过已裁决案例的验证，证明此模型具有一定的适用性，故此模型对化工行业反倾销产品的损害和损害程度判定以及反倾销裁决具有一定的帮助，也对国家制定相关政策有一定的促进作用。

目录

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一、绪论

二、产业损害的认定

2.1损害认定的法律概念

2.2损害认定在反倾销程序中的作用[3]

2.3损害的表现形式及其确定机制

2.3.1实质损害

2.3.2实质损害威胁

2.3.3实质阻碍

2.3.4五个国家或地区产业损害确定的比较

三、产业损害的认定模型

3.1常用的损害认定方法

3.2多层模糊综合评判模型

四、指标体系的确定

4.1指标选择的原则

4.2损害指标的确定

4.3损害指标的评价程度

五、模糊聚类方法对产业损害判定指标体系的优化

5.1评判指标的分类

5.1.1分类的定义和方法

5.2模糊聚类

5.2.1模糊数学理论的历史与现状

5.2.2模糊数学的基本概念

5.2.3动态模糊聚类

5.2.4利用FCMA算法进行评判指标分类

六、模糊聚类神经网络方法对产业损害判定权重的优化

6.1权重的优化

6.2神经网络理论的产生与发展

6.3神经网络的基本结构和工作方式

6.4模糊神经网络的基本结构

6.5权重优化的模糊神经网络方法

七、模糊聚类神经网络和综合评判在损害中的应用实例

7.1中国化工行业的现状和反倾销基本形式

7.1.1中国化工行业的现状

7.1.2中国化工产品的反倾销基本形式

7.2某化工产品反倾销判定实例

结果

参考文献

附录

致谢

攻读学位期间发表的学术论文