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第1章　决策支持系统综述1

1.1　决策支持系统的形成1

1.1.1　管理信息系统1

1.1.2　管理科学／运筹学2

1.1.3　决策支持系统4

1.1.4　专家系统5

1.1.5　智能决策支持系统5

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9

1.2　决策支持系统概念10

1.2.1　决策问题的结构化分类10

1.2.2　决策支持系统的定义11

1.2.3　决策支持系统与管理科学／运筹学的关系12

1.2.4　决策支持系统与管理信息系统的关系12

1.2.5　几个典型的决策支持系统13

1.3　决策科学与决策支持系统17

1.3.1　决策与决策科学17

1.3.2　决策过程与决策支持系统20

1.3.3　决策体系与决策支持系统24

1.3.4　决策支持系统的技术基础27

习题129

第2章　决策资源与决策支持31

2.1　决策资源31

2.1.1　数据资源31

2.1.2　模型资源33

2.1.3　知识资源42

2.2　决策支持47

2.2.1　决策支持概念47

2.2.2　决策资源的决策支持48

2.2.3　决策方案的决策支持54

2.3　模型实验的决策支持55

2.3.1　模型的建立与what-if分析55

2.3.2　模型组的决策支持57

2.4　模型组合方案的决策支持58

2.4.1　经济优化方案的决策支持59

2.4.2　产品优化方案的决策支持62

2.4.3　多模型辅助决策系统65

习题267

第3章　决策支持系统69

3.1　决策支持系统结构69

3.1.1　决策支持系统结构形式69

3.1.2　决策支持系统的结构比较76

3.1.3　决策支持系统的统一结构形式77

3.2　数据库系统78

3.2.1　数据库系统开发与应用78

3.2.2　数据库系统在决策支持系统中的作用83

3.3　人机交互与问题综合系统86

3.3.1　人机交互系统86

3.3.2　问题综合系统91

3.3.3　决策支持系统的综合部件91

3.4　模型库系统93

3.4.1　模型库93

3.4.2　模型库的组织和存储96

3.4.3　模型库管理系统98

3.5　组合模型的决策支持系统102

3.5.1　模型组合技术103

3.5.2　模型组合的程序设计104

3.5.3　决策支持系统的决策支持106

3.6　决策支持系统实例106

3.6.1　物资申请和库存的计划汇总107

3.6.2　制定物资的分配方案107

3.6.3　物资调拨预处理109

3.6.4　制定物资运输方案110

3.6.5　制定物资调拨方案111

3.6.6　物资分配调拨决策支持系统结构与决策支持112

习题3114

第4章 人工智能的决策支持和智能决策支持系统117

4.1　人工智能基本原理117

4.1.1　逻辑推理117

4.1.2　知识推理119

4.1.3　搜索技术122

4.2　专家系统的决策支持127

4.2.1　专家系统原理127

4.2.2　产生式规则专家系统128

4.2.3　建模专家系统131

4.3　神经网络的决策支持134

4.3.1　神经网络原理134

4.3.2　反向传播模型135

4.3.3　神经网络专家系统及实例139

4.3.4　神经网络的容错性142

4.4　遗传算法的决策支持144

4.4.1　遗传算法原理144

4.4.2　优化模型的遗传算法求解147

4.4.3　获取知识的遗传算法149

4.5　机器学习的决策支持153

4.5.1　机器学习综述153

4.5.2　机器学习分类154

4.5.3　建立模型的发现学习159

4.6　智能决策支持系统168

4.6.1　智能决策支持系统概念168

4.6.2　智能决策支持系统结构168

4.6.3　专家系统与决策支持系统的集成171

4.6.4　智能决策支持系统实例172

习题4177

第5章　基于数据仓库的决策支持系统180

5.1　数据仓库的基本原理180

5.1.1　数据仓库概念180

5.1.2　数据仓库结构181

5.1.3　数据集市182

5.1.4　元数据184

5.1.5　数据仓库存储185

5.1.6　数据仓库系统188

5.2　联机分析处理190

5.2.1　基本概念190

5.2.2 OLAP数据组织195

5.2.3　OLAP的决策支持：多维数据分析197

5.2.4 OLAP的应用实例199

5.3　数据仓库的决策支持201

5.3.1　查询与报表202

5.3.2　多维分析与原因分析203

5.3.3　预测未来204

5.3.4　实时决策204

5.3.5 自动决策205

5.4　数据挖掘206

5.4.1　知识发现与数据挖掘概念206

5.4.2　数据挖掘方法和技术208

5.4.3　数据挖掘的知识表示211

5.5　数据挖掘的决策支持214

5.5.1　数据挖掘的决策支持分类214

5.5.2　决策树与决策规则树的挖掘及其应用216

5.3.3　关联规则及应用227

5.6　基于数据仓库的决策支持系统231

5.6.1　基于数据仓库的决策支持系统的原理和结构232

5.6.2　基于数据仓库的决策支持系统简例234

5.6.3　基于数据仓库的决策支持系统实例239

习题5241

第6章　综合决策支持系统243

6.1　基于模型库与知识库的传统决策支持系统243

6.1.1　传统决策支持系统概念243

6.1.2　传统决策支持系统的进展244

6.1.3　传统决策支持系统的关键技术和开发的困难245

6.2　基于数据仓库的新决策支持系统246

6.2.1　新决策支持系统与商业智能246

6.2.2　数据仓库关键技术250

6.2.3　数据仓库开发的困难255

6.3　综合决策支持系统257

6.3.1　传统决策支持系统与新决策支持系统的比较257

6.3.2　数据仓库与数学模型258

6.3.3　综合决策支持系统原理、结构和定义259

6.4　网络环境的综合决策支持系统261

6.4.1　客户机／服务器结构与数据库服务器262

6.4.2　网络环境的决策支持系统265

6.4.3 网络环境的综合决策支持系统体系268

习题6271

第7章　决策支持系统的开发与实例273

7.1　传统决策支持系统设计与开发273

7.1.1　决策支持系统开发过程273

7.1.2　决策支持系统设计278

7.1.3　决策支持系统的关键技术279

7.2　传统决策支持系统开发工具284

7.2.1　决策支持系统开发技术与方法284

7.2.2　系统快速原型开发方法286

7.2.3　决策支持系统的开发实践286

7.2.4　专家系统开发工具与实例288

7.3　新决策支持系统的开发294

7.3.1　数据仓库开发过程294

7.3.2　数据抽取、转换和装载299

7.4　基于客户机／服务器的决策支持系统快速开发平台CS-DSSP304

7.4.1　CS-DSSP开发平台综述304

7.4.2　客户端交互控制系统308

7.4.3　广义模型服务器系统311

7.4.4　CS-DSSP决策支持方式316

7.5　基于客户机／服务器的决策支持系统实例318

7.5.1　全国农业投资决策问题318

7.5.2　全国农业投资空间决策支持系统320

7.6　网络环境的决策支持系统的对比分析323

7.6.1 网络环境的决策支持系统的技术进步323

7.6.2 网络环境的决策支持系统的决策支持效果的提升324

习题7324

第8章　基于Web Services的决策支持系统与实例326

8.1　Web Services技术架构326

8.1.1　Web Services概念和技术规范326

8.1.2　Web Services体系架构和技术平台327

8.1.3　Microsoft.NET技术平台329

8.2　基于Web Services的服务器开发332

8.2.1　基于Web Services的模型服务器开发332

8.2.2　基于Web Services的知识服务器开发338

8.2.3　基于Web Services的数据库服务器开发342

8.3　基于Web Services的客户端开发343

8.3.1　客户端对Web Services模型服务查询343

8.3.2　客户端对Web Services模型服务的集成344

8.4　基于Web Services的决策支持系统的开发实例348

8.4.1　基于Web Services的橡胶配方产品优化方案决策支持系统的设计348

8.4.2　基于Web Services的DSS实例开发348

8.4.3　DSS客户端程序开发和运行351

8.5　基于Web Services的决策支持系统的对比分析353

8.5.1　基于Web Services的决策支持系统的技术进步353

8.5.2　基于Web Services的决策支持系统的决策支持效果的提升353

习题8354