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1.1 决策支持系统的形成和发展1

1.1.1 管理信息系统1

第1章 决策支持系统概述1

1.1.2 管理科学／运筹学2

1.1.3 决策支持系统3

1.1.4 专家系统4

1.1.5 智能决策支持系统4

1.1.6 群决策支持系统5

1.1.7 经理信息系统7

1.1.8 决策支持系统的发展7

1.2.1 决策问题的结构化分类9

1.2 决策支持系统概念9

1.2.2 决策支持系统的定义10

1.2.3 决策支持系统与管理科学／运筹学的关系11

1.2.4 决策支持系统与管理信息系统的关系11

1.3 新决策支持系统与综合决策支持系统12

1.3.1 基于数据仓库的新决策支持系统12

1.3.2 综合决策支持系统15

1.3.3 网络环境的综合决策支持系统17

习题18

2.1.1 决策20

第2章 决策支持20

2.1 决策与决策支持20

2.1.2 决策过程与决策技术21

2.1.3 决策体系与决策信息26

2.1.4 决策支持概念29

2.2 模型的决策支持32

2.2.1 模型32

2.2.2 数学模型与建模34

2.2.3 优化模型的决策支持36

2.3.1 决策方案与方案生成39

2.3 决策方案的决策支持39

2.3.2 模型并行组合方案的决策支持41

2.3.3 模型串行组合方案的决策支持42

习题45

第3章 决策支持系统46

3.1 决策支持系统结构的分析46

3.1.1 决策支持系统的结构形式46

3.1.2 决策支持系统的结构比较54

3.1.3 决策支持系统的统一结构形式55

3.2.1 数据库系统的开发与应用56

3.2 数据库系统56

3.2.2 数据库系统在决策支持系统中的作用62

3.3 人机交互与问题综合系统65

3.3.1 人机交互系统65

3.3.2 问题综合系统70

3.3.3 决策支持系统的综合部件70

3.4 模型库系统72

3.4.1 模型库72

3.4.2 模型库的组织和存储75

3.4.3 模型库管理系统77

3.5.1 多模型辅助决策系统82

3.5 组合模型的决策支持系统82

3.5.2 模型组合技术84

3.5.3 模型组合的程序设计85

3.5.4 决策支持系统的决策支持87

3.6 决策支持系统实例88

3.6.1 物资申请和库存的计划汇总88

3.6.2 制定物资分配方案89

3.6.3 物资调拨预处理91

3.6.4 制定物资运输方案91

3.6.6 物资分配调拨决策支持系统结构与决策支持93

3.6.5 制定物资调拨方案93

习题96

第4章 智能决策支持系统和智能技术的决策支持99

4.1 智能决策支持系统概述99

4.1.1 智能决策支持系统概念99

4.1.2 智能决策支持系统结构100

4.2 人工智能基本原理102

4.2.1 逻辑推理102

4.2.2 知识表示与知识推理104

4.2.3 搜索技术113

4.3 专家系统与智能决策支持系统117

4.3.1 专家系统原理117

4.3.2 产生式规则专家系统119

4.3.3 专家系统与决策支持系统的集成123

4.3.4 建模专家系统125

4.3.5 智能决策支持系统实例127

4.4 神经网络的决策支持132

4.4.1 神经网络原理132

4.4.2 反向传播模型134

4.4.3 神经网络专家系统及实例137

4.4.4 神经网络的容错性141

4.5 遗传算法的决策支持142

4.5.1 遗传算法原理142

4.5.2 优化模型的遗传算法求解146

4.5.3 获取知识的遗传算法148

4.5.4 遗传规划建立模型153

4.6 机器学习的决策支持156

4.6.1 机器学习概述156

4.6.2 机器学习分类158

4.6.3 建立模型的发现学习162

习题171

第5章 数据仓库与数据挖掘的决策支持174

5.1 数据仓库的基本原理174

5.1.1 数据仓库概念174

5.1.2 数据仓库结构175

5.1.3 数据集市176

5.1.4 元数据178

5.2 数据仓库系统180

5.2.1 数据仓库系统结构180

5.2.2 数据仓库的存储182

5.3.1 基本概念184

5.3 联机分析处理184

5.3.2 OLAP的数据组织191

5.3.3 OLAP的决策支持：多维数据分析193

5.3.4 OLAP应用实例195

5.4 数据仓库的决策支持及实例197

5.4.1 数据仓库的开发197

5.4.2 数据仓库的决策支持201

5.4.3 数据仓库应用实例204

5.5.1 知识发现与数据挖掘概念207

5.5 知识发现与数据挖掘207

5.5.2 数据挖掘方法和技术208

5.5.3 数据挖掘的知识表示212

5.6 数据挖掘的决策支持及应用215

5.6.1 数据挖掘的决策支持分类215

5.6.2 决策树及其应用217

5.6.3 决策规则树及应用222

5.6.4 数据挖掘的决策支持应用领域227

习题228

6.1.1 传统决策支持系统概念230

6.1 基于模型库与知识库的传统决策支持系统230

第6章 综合决策支持系统230

6.1.2 传统决策支持系统的进展231

6.1.3 传统决策支持系统的关键技术和开发困难232

6.2 基于数据仓库的新决策支持系统233

6.2.1 数据仓库技术及困难233

6.2.2 数据仓库与新决策支持系统237

6.2.3 新决策支持系统与商业智能241

6.2.4 新决策支持系统实例243

6.3.1 传统决策支持系统与新决策支持系统的比较245

6.3 综合决策支持系统245

6.3.2 数据仓库与数学模型246

6.3.3 综合决策支持系统结构和原理248

6.4 网络环境的综合决策支持系统249

6.4.1 客户机／服务器结构与数据库服务器249

6.4.2 网络环境的决策支持系统255

6.4.3 网络环境的综合决策支持系统体系258

习题262

第7章 决策支持系统的开发与实例264

7.1 决策支持系统的设计与开发264

7.1.1 决策支持系统开发过程264

7.1.2 决策支持系统设计268

7.1.3 决策支持系统开发技术270

7.1.4 决策支持系统的开发277

7.2 基于客户机／服务器的决策支持系统快速开发平台279

7.2.1 CS-DSSP概述279

7.2.2 客户端交互控制系统284

7.2.3 广义模型服务器系统293

7.2.4 CS-DSSP的决策支持方式305

7.3 基于客户机／服务器的决策支持系统实例308

7.3.1 全国农业投资决策问题308

7.3.2 全国农业投资空间决策支持系统310

习题313

第8章 决策支持系统的讨论315

8.1 决策支持系统与新技术315

8.1.1 决策支持系统与知识管理315

8.1.2 决策支持系统与网格计算324

8.2 决策支持系统的回顾与展望331

8.2.1 决策支持系统的回顾331

8.2.2 决策支持系统的展望334

习题334

参考文献336