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第1章 决策支持系统导论1

1.1 决策支持系统的形成和发展1

1.1.1 管理信息系统2

1.1.2 管理科学／运筹学3

1.1.3 决策支持系统5

1.1.4 专家系统6

1.1.5 智能决策支持系统6

1.1.6 基于数据仓库的决策支持系统7

1.1.7 综合决策支持系统9

1.1.8 网络环境的综合决策支持系统10

1.2 决策支持系统概念11

1.2.1 决策问题的结构化分类11

1.2.2 决策支持系统的定义12

1.2.3 决策支持系统与管理科学／运筹学的关系13

1.2.4 决策支持系统与管理信息系统的关系13

1.2.5 几个典型的决策支持系统14

1.3 决策与决策支持系统19

1.3.1 决策19

1.3.2 决策支持概念21

1.3.3 决策过程与决策支持系统26

1.3.4 决策体系与决策支持系统30

习题33

第2章 决策资源与决策支持35

2.1 决策资源35

2.1.1 数据资源35

2.1.2 模型资源41

2.1.3 知识资源51

2.2 模型实验的决策支持62

2.2.1 模型的建立与what…if分析63

2.2.2 模型组的决策支持65

2.3 模型组合方案的决策支持66

2.3.1 经济优化方案的决策支持67

2.3.2 产品优化方案的决策支持70

2.3.3 多模型辅助决策系统74

习题76

第3章 决策支持系统77

3.1 决策支持系统结构77

3.1.1 决策支持系统的结构形式77

3.1.2 决策支持系统的结构比较85

3.1.3 决策支持系统的统一结构形式87

3.2 数据库系统88

3.2.1 数据库系统与应用88

3.2.2 数据库系统在决策支持系统中的作用91

3.3 人机交互与问题综合系统95

3.3.1 人机交互系统95

3.3.2 问题综合系统98

3.3.3 决策支持系统的综合部件99

3.4 模型库系统101

3.4.1 模型库101

3.4.2 模型库的组织和存储105

3.4.3 模型库管理系统107

3.5 组合模型的决策支持系统113

3.5.1 模型组合技术113

3.5.2 模型组合的程序设计115

3.5.3 决策支持系统的决策支持117

3.6 决策支持系统实例117

3.6.1 物资申请和库存的计划汇总118

3.6.2 制定物资的分配方案119

3.6.3 物资调拨预处理120

3.6.4 制定物资运输方案122

3.6.5 制定物资调拨方案127

3.6.6 物资分配调拨决策支持系统结构与决策支持127

习题131

第4章 智能技术的决策支持和智能决策支持系统134

4.1 专家系统的决策支持134

4.1.1 专家系统基本原理134

4.1.2 产生式规则专家系统136

4.1.3 元知识144

4.1.4 知识推理例149

4.1.5 专家系统实例152

4.2 神经网络的决策支持157

4.2.1 神经网络原理157

4.2.2 反向传播模型159

4.2.3 神经网络专家系统及实例162

4.2.4 神经网络的容错性166

4.3 机器学习的决策支持168

4.3.1 机器学习综述168

4.3.2 机器学习分类170

4.3.3 建立模型的公式发现系统175

4.4 智能决策支持系统183

4.4.1 智能决策支持系统概念183

4.4.2 智能决策支持系统结构184

4.4.3 专家系统与决策支持系统集成186

4.4.4 智能决策支持系统实例188

习题192

第5章 数据仓库与联机分析处理的决策支持194

5.1 数据仓库原理194

5.1.1 数据仓库概念与结构194

5.1.2 数据集市198

5.1.3 元数据200

5.1.4 数据仓库系统201

5.1.5 数据仓库的运行结构203

5.1.6 数据仓库的数据模型204

5.2 联机分析处理208

5.2.1 OLAP概念208

5.2.2 OLAP的数据模型213

5.2.3 多维数据的显示217

5.2.4 多维数据分析219

5.3 数据仓库的决策支持223

5.3.1 查询与报表224

5.3.2 多维分析与原因分析225

5.3.3 预测未来226

5.3.4 实时决策227

5.3.5 自动决策228

5.4 基于数据仓库的决策支持系统229

5.4.1 基于数据仓库的决策支持系统简例230

5.4.2 基于数据仓库的决策支持系统实例234

习题238

第6章 数据挖掘的决策支持240

6.1 知识发现与数据挖掘240

6.1.1 知识发现过程240

6.1.2 数据挖掘任务242

6.1.3 数据库的属性约简244

6.1.4 数据挖掘方法和技术246

6.1.5 数据挖掘的知识表示249

6.2 决策树方法的决策支持252

6.2.1 决策树概念252

6.2.2 ID3方法253

6.2.3 C4.5方法258

6.3 决策规则树方法260

6.3.1 IBLE方法基本思想260

6.3.2 IBLE算法262

6.3.3 IBLE方法实例265

6.4 粗糙集方法的决策支持270

6.4.1 粗糙集概念270

6.4.2 属性约简的粗糙集理论274

6.4.3 属性约简的粗糙集方法276

6.4.4 粗糙集方法的规则获取278

习题281

第7章 综合决策支持系统283

7.1 基于模型库与知识库的传统决策支持系统283

7.1.1 传统决策支持系统概念283

7.1.2 传统决策支持系统进展285

7.1.3 传统决策支持系统的关键技术和开发困难286

7.2 基于数据仓库的新决策支持系统287

7.2.1 数据仓库技术及困难287

7.2.2 数据仓库与新决策支持系统291

7.2.3 新决策支持系统与商业智能294

7.3 综合决策支持系统295

7.3.1 传统决策支持系统与新决策支持系统的比较295

7.3.2 数据仓库与数学模型297

7.3.3 综合决策支持系统结构和原理298

7.4 网络环境的综合决策支持系统301

7.4.1 客户／服务器结构与数据库服务器301

7.4.2 网络环境的决策支持系统306

7.4.3 网络环境的综合决策支持系统体系309

习题313

第8章 决策支持系统的开发与工具315

8.1 传统决策支持系统设计与开发315

8.1.1 决策支持系统开发过程315

8.1.2 决策支持系统设计321

8.1.3 决策支持系统关键技术323

8.2 传统决策支持系统的开发330

8.2.1 决策支持系统开发技术与方法330

8.2.2 决策支持系统开发实践332

8.2.3 专家系统开发工具与实例334

8.3 新决策支持系统的开发340

8.3.1 数据仓库开发过程340

8.3.2 数据质量与数据清洗346

8.3.3 新决策支持系统工具及产品348

习题351

第9章 基于客户／服务器的决策支持系统开发平台与实例353

9.1 基于客户／服务器的决策支持系统快速开发平台CS-DSSP353

9.1.1 基于客户／服务器的决策支持系统快速开发平台综述353

9.1.2 客户端交互控制系统359

9.1.3 广义模型服务器系统366

9.1.4 模型库与算法库存储及模型运行370

9.1.5 CS-DSSP平台决策支持方式375

9.2 基于客户／服务器的决策支持系统实例378

9.2.1 全国农业投资决策问题378

9.2.2 全国农业投资空间决策支持系统381

习题384

第10章 基于Web Services的决策支持系统开发和实例385

10.1 Web Services技术架构385

10.1.1 Web Services概念和技术规范386

10.1.2 Web Services体系架构模型386

10.1.3 Web Services协议栈388

10.1.4 Web Services技术平台391

10.1.5 Web Services实例391

10.2 Microsoft.NET技术平台392

10.2.1 Microsoft.NET平台概述392

10.2.2 Microsoft.NET体系结构393

10.3 通用数据库访问技术ADO/ADO.NET396

10.3.1 ADO396

10.3.2 ADO.NET397

10.4 基于Web Services的服务器开发399

10.4.1 基于Web Services的模型服务器开发400

10.4.2 基于Web Services的数据库服务器开发411

10.5 基于Web Services的客户端开发413

10.5.1 Web Services模型服务查询413

10.5.2 Web Services模型服务集成414

10.6 基于Web Services的决策支持系统实例420

10.6.1 模型程序及模型服务构成420

10.6.2 DSS客户端程序开发424

10.6.3 基于Web Services的DSS实例开发和运行说明427

习题428

参考文献430