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第一篇 决策制定和计算机支持2

第1章 管理支持系统概论2

1.1开篇短文：哈拉斯赌场的赌注3

1.2管理者和决策制定4

1.3管理决策制定和信息系统5

1.4管理者和计算机支持6

1.5计算机化的决策支持和技术6

1.6决策支持的框架7

1.7决策支持系统的概念9

1.8群体支持系统11

1.9企业信息系统12

1.10知识管理系统12

1.11专家系统13

1.12人工神经网络13

1.13高级智能决策支持系统14

1.14混合支持系统14

1.15本书计划15

应用案例1-1ABB自动化公司使用DSS更快更好地决策17

第2章 决策制定：系统、建模和支持18

2.1开篇短文：标准汽车配件公司转向基于团队的决策制定19

2.2决策制定：介绍和定义20

2.3系统21

2.4模型23

2.5决策制定的步骤24

2.6决策制定：情报阶段26

2.7决策制定：设计阶段28

2.8决策制定：选择阶段35

2.9决策制定：实施阶段36

2.10如何支持决策36

2.11个性类型、性别、认知和决策风格38

2.12决策者41

应用案例2-1IMERYS的陶土处理计划：决策经典案例43

应用案例2-2IMERYS的陶土流程规划：决策经典案例44

应用案例2-3制片首席场务使用层次分析法选择电影项目45

第二篇 决策支持系统50

第3章 决策支持系统：总论50

3.1开篇短文：西南航空公司应用DSS应对竞争51

3.2DSS的结构51

3.3什么是DSS52

3.4DSS的特征和功能54

3.5DSS的部件55

3.6数据管理子系统57

3.7模型管理子系统59

3.8用户界面（对话）子系统61

3.9知识管理子系统63

3.10用户64

3.11DSS硬件64

3.12DSS分类64

3.13小结69

应用案例3-1PetroVantage的开发：业务分析/DSS创造电子交易市场71

应用案例3-2联邦快递记录客户和包裹72

第4章 建模与分析74

4.1开篇短文：杜邦对铁路运输系统进行了仿真并避免了巨大的经济损失75

4.2MSS建模76

4.3静态模型与动态模型78

4.4确定性、不确定性和风险79

4.5影响图80

4.6用电子表格实现MSS建模83

4.7几种备选方案的决策分析（决策表和决策树）84

4.8MSS数量模型的结构85

4.9数学规划优化87

4.10多重目标、灵敏度分析、如果-那么分析和目标搜索问题91

4.11解决问题的搜索方法93

4.12启发式方法编程95

4.13仿真97

4.14可视化互动建模和可视化互动仿真100

4.15定量软件套装101

4.16模型库管理104

应用案例4-1IMERYS中的陶土处理计划：决策制定的经典案例107

第5章 商业智能：数据仓库、数据采集、数据挖掘、商业分析和可视化110

5.1开篇短文：信息共享是国土安全部门国家安全战略的核心要素111

5.2数据的性质和来源111

5.3数据收集、数据问题和数据质量112

5.4互联网和商业数据库服务118

5.5决策支持系统/商业智能中的数据库管理系统118

5.6数据库组织和结构119

5.7数据仓库121

5.8数据集市129

5.9商业智能/商业分析129

5.10在线分析处理133

5.11数据挖掘135

5.12数据可视化、多维性和实时分析141

5.13地理信息系统146

5.14商业智能和Web：Web智能/Web分析147

应用案例5-1坎贝拉公司的数据仓库和OLAP150

应用案例5-2明尼苏达州蓝十字蓝盾公司的CRM通过数据集成和规划节约了时间150

应用案例5-3数据挖掘中的聚类分析151

第6章 决策支持系统开发153

6.1开篇短文：Osram Sylvania“小思考、大规划”——InfoNet HR的开发154

6.2DSS开发介绍155

6.3传统的系统开发生命周期156

6.4可选择的开发方法163

6.5原型：DSS开发方法165

6.6变革管理167

6.7DSS技术水平和工具169

6.8DSS开发平台170

6.9DSS开发工具的选择171

6.10团队开发的DSS172

6.11终端用户开发的DSS173

6.12整合DSS175

应用案例6-1IMERYS的陶土处理计划：决策制定的经典案例177

第三篇 协作、沟通、企业决策支持系统182

第7章 协同计算技术：群体支持系统182

7.1开篇短文：克莱斯勒公司的群件系统——SCORE183

7.2群体决策制定、沟通和协作184

7.3沟通支持185

7.4协作支持：计算机支持的协同工作186

7.5群体支持系统189

7.6群体支持系统技术192

7.7GROUPSYSTEMS MEETINGROOMAND ONLINE193

7.8群体支持系统的会议过程194

7.9远程学习196

7.10创造力和构思的产生199

应用案例7-1辉瑞制药公司有效而安全的协同计算204

应用案例7-2陶氏化学公司创建了世界上最大的课堂205

第8章 企业信息系统206

8.1开篇短文：美国军方开始使用门户网站207

8.2企业信息系统：概念和定义207

8.3经理信息系统和企业信息系统的发展209

8.4经理的角色和信息需求210

8.5经理支持系统的特征和功能211

8.6EIS和DSS的比较和集成214

8.7EIS、数据访问、数据仓库、OLAP、多维分析、数据表达和Web216

8.8企业系统中的软信息219

8.9组织DSS220

8.10供应链、价值链和决策支持220

8.11供应链问题和解决方案224

8.12物料需求计划、企业资源计划/企业资源管理和供应链管理系统226

8.13客户关系（资源）管理系统232

8.14新出现的企业信息系统：产品生命周期管理、业务流程管理和业务活动监控236

8.15一线决策支持系统241

8.16经理和企业信息系统的未来241

应用案例8-1李维斯如何使其产品进入沃尔玛243

应用案例8-2麦当劳的企业信息系统：Mcbusted244

第四篇 智能决策支持系统248

第9章 人工智能与专家系统：基于知识的系统248

9.1开篇短文：KPN电信公司的智能系统249

9.2人工智能的概念与定义249

9.3人工智能的发展251

9.4人工智能领域252

9.5专家系统的基本概念254

9.6专家系统的应用256

9.7专家系统的结构257

9.8专家系统的原理：推理机制259

9.9专家系统的问题领域260

9.10专家系统的优点与性能261

9.11专家系统的局限性263

9.12专家系统的成功因素263

9.13专家系统的类型264

9.14网络中的专家系统265

应用案例9-1停机位分配显示系统267

第10章 知识获取、表示和推理269

10.1开篇短文：礼来制药公司基于知识的实时系统的开发270

10.2知识工程的概念271

10.3知识的范围和类型271

10.4对专家进行知识获取的方法274

10.5对多个专家进行的知识获取280

10.6对数据和文档进行的自动知识获取281

10.7知识验证和确认284

10.8知识表示285

10.9基于规则系统的推理291

10.10解释和元知识296

10.11不确定性推理298

10.12专家系统的开发302

10.13知识获取和互联网306

第11章 高级智能系统311

11.1开篇短文：用神经网络方法揭开家庭金融公司的贷款批出速度问题312

11.2机器学习技术313

11.3案例推理314

11.4神经计算的基本概念320

11.5人工神经网络学习323

11.6基于神经网络系统的开发326

11.7遗传算法基础328

11.8遗传算法应用的发展331

11.9模糊逻辑基础333

11.10集成高级系统的发展335

应用案例11-1最大化约翰迪尔公司的资金价值338

第12章 互联网上的智能系统339

12.1开篇短文：斯巴达商店使用智能系统寻找合适的人选，以减少人员流动340

12.2基于网络的智能系统341

12.3智能代理纵览342

12.4智能代理的特点343

12.5为什么使用智能代理345

12.6智能代理的分类与类型346

12.7基于互联网的软件代理347

12.8DSS代理和多重智能代理352

12.9语义网络：展现智能代理的知识354

12.10基于网络的推荐系统357

12.11智能代理的管理问题360

第五篇 在电子商务时代执行管理支持系统364

第13章 管理支持系统的集成、影响和未来364

13.1开篇短文：智能系统支持Elite Care公司365

13.2系统集成：概述366

13.3管理支持系统集成的模型368

13.4智能决策支持系统371

13.5智能建模和模型管理372

13.6Web、企业系统和知识管理的集成373

13.7管理支持系统的影响：概述376

13.8管理支持系统对组织的影响377

13.9对个人的影响378

13.10决策制定和管理者的工作379

13.11法律、隐私和道德问题380

13.12智能系统和就业水平382

13.13互联网社区383

13.14其他的社会影响和数字鸿沟384

13.15管理支持系统的未来386

应用案例13-1混合智能系统和市场开发战略388

术语表390

参考文献404