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第一章　决策支持系统导论1

1.1　管理信息系统1

1.1.1　数据处理1

1.1.2　管理信息系统的基本原理4

1.1.3　管理信息系统的开发5

1.2　决策支持系统的形成10

1.2.1　决策支持系统的形成过程10

1.2.2　决策支持系统概念12

1.2.3　决策支持系统与管理信息系统的比较14

1.3　决策支持系统的发展14

1.3.1　智能决策支持系统14

1.3.2　群决策支持系统15

1.3.3　数据仓库与数据开采17

习题20

第二章　模型辅助决策22

2.1　决策与模型22

2.1.1　决策22

2.1.2　模型29

2.2　数学模型30

2.2.1　数学模型综述30

2.2.2　数学模型算法32

2.3　数学模型的决策支持36

2.3.1　多目标规划模型的决策支持36

2.3.2　投入产出模型的决策支持41

2.4　多模型辅助决策系统49

2.4.1　区域发展规划系统49

2.4.2　模型软件包52

习题54

第三章　数据库系统与人机交互系统56

3.1　数据库系统56

3.1.1　基本原理56

3.1.2　数据库应用系统的设计和开发59

3.1.3　表达式条件查询64

3.1.4　演绎数据库69

3.2　人机交互系统73

3.2.1　人机交互技术综述73

3.2.2　人机交互方式与设计75

3.2.3　多媒体表现与多媒体查询82

习题87

第四章　决策支持系统89

4.1　决策支持系统的原理和结构89

4.1.1　决策支持系统基本原理89

4.1.2　决策支持系统结构91

4.1.3　决策支持系统的统一结构形式95

4.1.4　智能决策支持系统结构98

4.2　决策支持系统的开发技术100

4.2.1　决策支持系统的技术进步和关键技术100

4.2.2　建模技术102

4.2.3　接口技术104

4.2.4　系统综合集成技术105

4.2.5　系统快速原型开发技术106

4.3　模型库系统106

4.3.1　模型库106

4.3.2　模型库和方法库109

4.3.3　模型库的组织和存储110

4.3.4　模型库管理系统112

4.4　决策支持系统的设计与开发117

4.4.1　决策支持系统的开发过程117

4.4.2　决策支持系统的设计121

4.4.3　决策支持系统的开发122

4.5　决策支持系统实例124

4.5.1　物资申请和库存的计划汇总124

4.5.2　制定物资的分配方案125

4.5.3　物资调拨预处理127

4.5.4　制定物资运输方案127

4.5.5　制定物资调拨方案128

4.5.6　物资分配调拨决策支持系统结构128

习题131

第五章　专家系统134

5.1　人工智能134

5.1.1　人工智能综述134

5.1.2　知识表示和推理138

5.2　专家系统原理144

5.2.1　专家系统概念144

5.2.2　专家系统的基本原理146

5.2.3　专家系统的应用147

5.3　产生式规则专家系统148

5.3.1　基本原理148

5.3.2　不确定性推理151

5.3.3　解释机制和事实数据库154

5.3.4　元知识155

5.3.5　应用举例160

5.4　专家系统的开发和实例162

5.4.1　知识获取162

5.4.2　专家系统的开发163

5.4.3　专家系统实例171

习题177

第六章　决策支持系统工具和开发平台179

6.1　决策支持系统开发工具GFKD-DSS179

6.1.1 GFKD-DSS系统结构179

6.1.2　GFKD-DSS语言体系180

6.1.3　DSS程序的编译和解释机制186

6.1.4　实际决策支持系统的开发187

6.1.5　松毛虫智能预测系统188

6.2　分布式多媒体智能决策支持系统开发平台DM-IDSSP193

6.2.1　总体设计思想194

6.2.2　平台基础部件195

6.2.3　平台集成环境212

6.2.4　智能决策支持系统的开发217

6.3　基于客户／服务器的决策支持系统快速开发平台CS-DSSP218

6.3.1　CS-DSSP平台综述218

6.3.2　客户端交互控制系统223

6.3.3　广义模型服务器系统235

6.3.4　CS-DSSP平台决策支持方式248

习题250

第七章　数据仓库252

7.1　数据仓库的基本原理252

7.1.1　数据仓库的概念和结构252

7.1.2　数据集市255

7.1.3　数据仓库系统257

7.2　数据仓库的数据获取259

7.2.1　数据质量与净化259

7.2.2　数据变换260

7.2.3　元数据262

7.3　数据仓库的数据组织263

7.3.1　多维表的数据组织263

7.3.2　多维表的设计265

7.3.3　多维表设计实例265

7.3.4　多维数据库的数据组织267

7.4　数据仓库的数据访问和决策分析268

7.4.1　联机分析处理（OLAP）268

7.4.2　数据仓库的查询与索引技术274

习题277

第八章　数据开采279

8.1　知识发现与数据开采279

8.1.1　知识发现与数据开采的兴起279

8.1.2　知识发现和数据开采的概念279

8.1.3　数据开采的任务280

8.1.4　数据开采的对象282

8.1.5　数据开采方法和技术282

8.1.6　数据开采的知识表示285

8.2　基于信息论的数据开采方法287

8.2.1　信息论原理287

8.2.2　基于互信息的ID3方法292

8.2.3　基于信道容量的IBLE方法296

8.3　可视化数据开采304

8.3.1　可视化概念304

8.3.2　可视化系统与方法306

8.3.3　可视化应用实例308

习题309

第九章　综合决策支持系统311

9.1　基于模型库和知识库的决策支持系统311

9.1.1　决策支持系统的兴起311

9.1.2　决策支持系统的进展311

9.1.3　智能决策支持系统的关键技术以及开发的困难312

9.2　基于数据仓库、联机分析处理、数据开采的决策支持系统313

9.2.1　新决策支持系统的结构314

9.2.2　数据仓库的开发315

9.2.3　知识发现与数据开采方法评价318

9.2.4　数据开采的辅助决策应用321

9.2.5　基于数据仓库的决策支持系统举例323

9.3 DW+OLAP+DM+MB+DB+ES的综合决策支持系统324

9.3.1　传统决策支持系统与新决策支持系统的比较324

9.3.2　综合决策支持系统结构326

习题328

名词索引329

参考文献335