第一章绪论
选题背景及目的
中国是全球最大的纺织生产、消费和出口国,纺织产业是我国传统制造产业,纺织品是最具比较竞争优势的大宗出口产品。据中国纺织工业会统计，2005年我国纤维加工量240万吨，约占世界生产能力的38%;国内纺织业现有直接从业者1900万人，出口企业3. 5家。2005年我国对全球出口纺织品服装951亿美元，约占全球纺织品贸易总额的1/40
近年来中欧经贸关系呈现良好的发展态势，2003年，中国成为欧盟第二大贸易伙伴，2004年的数据显示，欧盟在贸易总额上己经取代日本成为中国第一大贸易伙伴。我们看到，一方而中国和欧盟的经贸关系不断升温;而另一方面中国却继续成为目前欧盟提起反倾销调查最多的国家或地区，欧盟针对中国的反倾销诉讼愈演愈烈，中国出口企业囚此受到了很大的冲击。而对这样的不利形势，单纯以事后补救或简单的充分应诉的态度不能解决当前的棘手问题，而建立完善和有效的反倾销预警机制，进行事前积极的预防警惕，尽量避免反倾销投诉才是应对反倾销之战的当务之急。
反倾销作为国际贸易中保护经济的常用手段，已经成为各国关注的焦点。在中国加入WTO后，反倾销将成为中国与别国之间贸易争端的突出问题。后配额时代，反倾销更是会成为其他国家限制我国纺织品服装出口的重要手段。反倾销具有直接抑制我国纺织品服装出口的作用，而且反倾销还有极大的负面连带效应。我国只有采取相应的策略，突破反倾销贸易壁垒，才是实现我国纺织产业全球化战略的必由之路
2研究对象
目前，越来越多的国家对国出口的纺织品发起反倾销调查。中国是世界上遭受反倾销调查和被实施反倾销措施数量最多的国家之一。通常中国纺织品在国外被裁定为倾销，结果大多是被课征反倾销税，相关企业被迫退出该国市场。我国对反倾销的研究，特别是而对新贸易保护主义的挑战，反倾销对策研究己成为当前外贸领域最重大的研究课题。
2005年全球纺织品都取消了配额制度，纺织品行业在后配额时代成为全球关注的热点。一季度，我国纺织品服装出口增长19%，对原配额地区出口的比重由上年末的26. 5%上升到30/a，而且出现了出口“量增价跌”的现象，引发了一些国家对我国纺织业进行设限。
根据中国加入世界贸易组织报告书“224段条款”，直至 2008年12月13日，进口方可在认定中国出口的纺织品产生“市场扰乱”的情况下，对中国己经取消{'-4}额限制的产品，重新进行数量限制。截至目前，美国、欧盟、韩国、日本、加拿大、印度等国纷纷根据此条款进行了国内立法。由于这项规定既清晰又严厉，而月操作简便，在2009年1月1日该规定失效之前，包括美国在内的WTO成员，一旦与中国在纺织品领域发生纠纷，可能首先会采取上述方式对中国进行制裁，而不是进行反倾销调查。也就是说，国外对中国纺织品反倾销高潮200J年才真正开始。
另外，中国《入世议定书》第15条规定，中国企业在入肚后一卜五年之内(截至到2016年12月10日)，在遭遇反倾销时将不会被看作具备市场经济地位，除非其能够自身证明。也就是说，如果中国企业不能证明自己的市场经济地位，在2016年之前，WTO成员方，可以不采用中国国内价格或成本，而是选用第三国价格(即替代国价格)，计算中国反倾销涉案企业的倾销幅度
第三章 我国纺织业遭遇反倾销所受........ 21-28
3.1 全球对华纺织品实施反倾销........ 21
3.2 反倾销对中国纺织业........ 21-23
3.3 对华纺织品实施反倾销........ 23-28
3.3.1 内部原因........ 23-25
3.3.2 外部原因........ 25-28
第四章 纺织品反倾销预警模型........ 28-37
4.1 传统的反倾销预警........ 28-30
4.2 采用人工智能的预警系统........ 30-31
4.3 现有的神经网络预警模型........ 31-32
4.4 基于SOM神经网络的预警........ 32-37
4.4.1 系统的开发环境........ 32-34
4.4.2 模型系统........ 34-37
第五章 特征参数的选取........ 37-43
5.1 特征参数选取........ 37
5.2 特征参数选取........ 37-42
5.2.1 进口国的国内经济........ 37-38
5.2.2 我国纺织品出口的增长........ 38-39
5.2.3 我国同商品进口国的贸易........ 39-41
5.2.4 我国国内的经济........ 41-42
5.3 特征参数的生成........ 42-43
结论
经过对近几年中国纺织产业的研究以及国际市场分析，通过从课题的调查,资料的查找，到原始数据的采集与量化，算法代码的编写和调试，对结果的分析以及修改，直到最后的系统模型生成，完成了一整套有助于我国纺织反倾销的预警模型。与最初的设计目标和期望相比，整个系统基本实现了所要达到的功能，形成了一种新颖、方便、快捷的反倾销预警模型设计理念。该系统从引发反倾销的原因出发，提炼出12条核心决策变量作为源数据，并将它们分别量化形成分类所需的特征参数，借助Matlab的神经网络工具箱采用SOM神经网络对它们完成分类，在此基础上，用得到的分类结果对今后纺织品出口规划时所面临的反倾销防范工作发布较早的预警信号。本系统的亮点在于将神经网络这一工程中使用较多的工具成功的引入了反倾销预警这一课题的研究中，并取得了不错的效果，将反倾销预警设计这样一个原本专业、系统化的工作变得智能、简易化L训。
在整个系统设计中主要以美国、欧盟以及部分发展中国家对华反倾销的原因为基点，在对各个原因进行定性分析的基础上，进一步了解各国对华反倾销寸旨控的主要原因以及这些主要原因的相对重要性，然后将定性问题定量，形成所需的特征参数矩阵。纵观全文，招个系统的设计可以被归纳为以下7个力一而: