基于模糊决策树的出口纺织品反倾销预警系统

基于模糊决策树的出口纺织品反倾销预警系统

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基于模糊决策树的出口纺织品反倾销预警系统常志朋C HANG Z i p n h- e g

安徽工业大学经济学院，安徽马鞍山 2 3 0 40 2S h o f E o o c, h i Un v ri f T c n l g,’ n h n, h i 2 3 0 C i a c o l o c n mis An u i est o e h oo y Ma a s a An u 4 0 2, h n y E ma l c a g p 1 6c r - i: h n z@ 2 .o n

CHANG Zh - e gEx o t t x i p o u t a t- u i p n . p r e tl e r d cs n i d mp n e ry wa n n y t m a e O l u z e ii n t e . mp t r ig a l - r ig s s e b sd i f z y d cso r e Co u e

E￣n emg a d Ap U a o s2O,s 2 )2 4 2 7 n er n p c t n,O 9 4 (s:3 - 3 . iAb t a t sr c: e e t e r d cs ta e b t e i a a d U s e a n d t o s u t n a t- u i g e r wan n ￣ m tx i p u t rd e l o we n Chn n E i x mi e o c n t c a n d mp n a l r i y- r i g z e y

b s d o u z d c s n r eT i y t m s h lf l t g v r me t a d ne p ie t ee mi e p l i s a d a e me s r s a d a e n f zy e ii t . h s se i ep u o o e n n n e tr r o d t r n oi e n tk a u e n o e s s c rd c te u e o t - u i g a od n r l v t e o t a s d y n t- u ig u v yT e e r e f E S r d e u e h n mb r f a i d mp n . v i a d ei e h c s c u e b a i d mp n s r e .h d g e o n e U’ t e a p o e t n,n r a i g p e o C i e e x ot e t e p o u t, e r e f rd r t n e t e n r tc o i c e sn s e d f i h n s e p r tx ls

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Ke r s u z e i o r e a t- u i g e l- a n n tx l r d c y wo d:f z y d cs n te; n d mp n; a y w r ig; t e p o u t i i r ei s

摘

要：以中国和欧盟的纺织品贸易为研究对象，并在此基础上建立基于模糊决策树的反倾销预警系统，而为政府研究和制定从

反倾销政策和措施提供依据，避免或减少反倾销给我国纺织业造成的损失。选取欧盟贸易保护程度、中国纺织品出口增长速度、双边贸易摩擦程度、市场经济程度 4个综合预警指标，区别于传统的建模方法，应用模糊决策树技术建立纺织品反倾销预警系统。检

验结果表明该预警模型具有较好的预测效果，在反倾销预警领域里有较好的应用前景。关键词：模糊决策树；反倾销；预警；纺织品 D:03 7￣i n10— 3 1 0 92 . 2文章编号：0 2 8 3 (0 9 2— 2 4 0 文献标识码：中图分类号：P 8 OI 1. 8 .s . 2 8 3 . 0 . 0 7 s

0 2 57 10— 3 120 )5 0 3- 4 A T I1

1引言自从中国 2 0年 1月加入 WT 01 1 O以来，中国的纺织品行

模糊决策树方法是一种自上而下的分类方法，它通过对一组训

业面I越来越多的来自欧盟和美国的倾销指控。 I缶纺织品行业如果能建立一套有效的反倾销预警系统，使企业、行业协会和政府部门迅速采取有效的应对措施，那么就可以避免遭受更大的损失，使中国的纺织业健康发展。当前被广泛应用于反倾销预警系统的模型主要有统计模型和人工智能模型两大类。 传统的统计模型最大优点在于其具有明显的解释性，最大的缺点是过于严格的前提条件。多元判别分析模型要求数据如分布服从多元正态分布、同协方差等，回归模型虽然对数对数据分布的要求有所降低，但仍然对预警指标之问的多重共线性干扰敏感，而现实中大量数据分布都不符合这些前提假设，从而限制了统计模型在这—领域的应用【 1】。随着信息技术发展，人工智能和机器学习的一些分类和预

练样本学习，出决策型的知识表现，构造提取出简单易懂的模糊规则。模糊决策树具有决策树所有的优点，如更好地易理解性和高准确性，但是模糊决策树能够较好地处理不精确、主观的和噪音数据，其最大的优点是处理连续属性值。

2模糊 I D3算法采用目前被广泛使用的模糊 I3 D算法来构建模糊决策树。 模糊 I3 D算法是针对现实世界存在的不确定性提出的，将模糊

理论引入到传统 I3 D算法中，以提高决策树处理数值属性和模糊性等问题的能力。在阐述模糊 I3 D算法之前，首先引入几卜/基本定义：

定义 1设 D为数据集，l f12…, ) C (,, L为模糊分类， F _且令

矿为数据集 D中类别为 c的模糊子集，则模糊分类的相对频 j测算法被引入到一些风险评估领域，如财务预警领域。主要是率可定义为： 人工神经网络方法，人工神经网络具有良好的容错性，适应自 C OnC) M( ) D‘ r 1、 p— M(¨性和很强的泛化功能。但是神经网络建模方法比较复杂，使用受到一定的局限。采用模糊决策树方法构建反倾销预警系统，一一一

作者简介：志朋 (98 )男，常 17一，讲师，研究方向：模糊决策理论，多属性决策理论。收稿 I期： 0 - 5 1 t 2 80—3 0 修回日

: 0— 8 1期 2 80— 9 0

基于模糊决策树的出口纺织品反倾销预警系统

常志朋：基于模糊决策树的出口纺织品反倾销预警系统

式中， A) M(为模糊集合 …… 此处隐藏：8713字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……