FCM在基于ABLE的TBT預警系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、為了建立起完善的應對技術性貿易壁壘(TBT)的預警系統(tǒng)，從而解決我國企業(yè)普遍存在的“信息不對稱”的客觀需要，最終減少TBT對我國出口貿易的不利影響，本文主要針對我國建立TBT預警系統(tǒng)的迫切需求及其實現上存在的難題，研究了TBT預警系統(tǒng)技術平臺的搭建問題。 本文首先分析了TBT監(jiān)測預警模型。從TBT預警業(yè)務流程的分析出發(fā)，分析了TBT政策制定、執(zhí)行過程，以及TBT政策決策的影響因素，結合TBT風險預警理論和決策影響圖理論，給出了T

2、BT監(jiān)測預警的理論模型和業(yè)務模型。這一部分的研究為TBT監(jiān)測預警系統(tǒng)技術平臺的搭建奠定了理論基礎。 其次研究了預警分析過程中的不確定性推理問題。借鑒國內外在宏觀經濟預警方面的研究，提出在TBT預警分析中采用模糊神經網絡進行推理，并且設計出了適合TBT預警分析的模糊神經網絡；通過對預警分析業(yè)務流程的分析，最終給出了預警分析Agents的邏輯結構。 重點研究了報告推送子系統(tǒng)中采用的推薦技術。通過分析主流推薦技術的優(yōu)缺點，提出

3、了基于模糊認知Agent的個性化推薦，給出了推薦Agents的邏輯結構。對模糊認知Agent中采用的學習算法——基于模糊認知圖(FCM)的個性化推薦算法進行了深入分析，通過實例證明了該算法的有效性和可行性。 最后，本文還研究了基于多Agent系統(tǒng)的TBT預警系統(tǒng)在多Agent平臺ABLE中的實現問題。分析了目前典型的MAS體系結構，重點分析了FIPAMAS體系結構，提出在ABLE平臺中構建TBT預警系統(tǒng)，并且通過兩個實例具體說明