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第1章 绪论1

1.1 决策支持系统的基本概念2

1.1.1 决策支持系统的定义2

1.1.2 决策支持系统的基本特性3

1.2 决策支持系统的发展与研究现状5

1.2.1 决策支持系统的发展5

1.2.2 决策支持系统的研究现状6

1.3 决策支持系统的框架结构和分类10

1.3.1 决策支持系统的基本框架10

1.3.2 决策支持系统的分类11

1.3.3 决策支持系统与管理信息系统的关系17

本章小结18

本章习题18

第2章 决策、决策系统与决策支持19

2.1 决策与决策过程20

2.1.1 决策的概念20

2.1.2 决策问题的要素21

2.1.3 决策问题的分类22

2.1.4 决策过程23

2.1.5 决策的复杂性27

2.2 决策系统和决策模型28

2.2.1 决策系统的定义28

2.2.2 决策模型方法29

2.3 决策支持理论与方法31

2.3.1 决策支持的概念31

2.3.2 决策支持的理论体系34

本章小结35

本章习题35

第3章 决策支持系统结构37

3.1 决策支持系统结构38

3.1.1 Spraque的三部件结构38

3.1.2 Bonczek的三系统结构38

3.1.3 陈文伟教授的综合结构40

3.1.4 扩展的六系统结构41

3.2 决策支持系统种类42

3.2.1 模型驱动的决策支持系统43

3.2.2 数据驱动的决策支持系统43

3.2.3 知识驱动的决策支持系统44

3.2.4 协作驱动的决策支持系统45

3.2.5 复合型决策支持系统46

3.3 网络决策支持系统结构47

3.3.1 网络决策支持系统概述48

3.3.2 网络决策支持系统逻辑结构49

3.3.3 网络决策支持系统物理结构52

本章小结54

本章习题54

第4章 模型与决策支持57

4.1 模型与建模58

4.1.1 什么是模型58

4.1.2 建模过程60

4.1.3 典型数学模型61

4.2 模型管理62

4.2.1 模型管理概念63

4.2.2 模型管理系统结构63

4.2.3 模型管理关键问题64

4.3 网络化环境下的模型管理67

4.3.1 分布式模型管理68

4.3.2 基于Web Services的模型管理68

4.3.3 基于智能Agent的模型管理69

4.3.4 基于C/S的模型服务器70

4.4 基于模型的决策支持72

4.4.1 线性规划模型72

4.4.2 多目标规划模型73

4.5 多模型组合的决策支持79

4.5.1 多模型组合问题79

4.5.2 橡胶配方决策问题案例81

本章小结84

本章习题84

第5章 数据与决策支持87

5.1 数据与决策88

5.2 数据与集成90

5.2.1 数据模型90

5.2.2 数据质量91

5.2.3 数据集成92

5.3 数据仓库与决策支持94

5.3.1 数据仓库概念94

5.3.2 数据组织99

5.3.3 系统结构101

5.3.4 数据仓库的运行结构103

5.3.5 主流数据仓库产品105

5.4 OLAP与决策支持107

5.4.1 基本概念107

5.4.2 OLAP特征108

5.4.3 OLAP与多维分析109

5.4.4 OLAP分析手段111

5.4.5 OLAP工具111

5.5 数据挖掘与决策支持114

5.5.1 数据挖掘概念114

5.5.2 数据挖掘过程114

5.5.3 数据挖掘任务115

5.5.4 数据挖掘方法与技术117

5.5.5 数据挖掘工具124

本章小结126

本章习题126

第6章 知识与决策支持127

6.1 知识的概念128

6.1.1 知识的形态128

6.1.2 知识与信息和数据的关系128

6.1.3 人工智能技术128

6.2 知识驱动决策支持过程129

6.3 知识管理技术131

6.3.1 知识获取131

6.3.2 知识的组织与存储134

6.3.3 知识管理系统136

6.4 产生式规则专家系统137

6.4.1 产生式专家系统概述138

6.4.2 产生式规则的表示139

6.4.3 产生式规则的获取140

6.4.4 产生式专家系统的推理141

6.5 神经网络专家系统142

6.5.1 神经网络原理及其基本要素142

6.5.2 反向传播模型145

6.5.3 神经网络专家系统147

6.6 EXSys Corvid专家系统工具151

6.6.1 EXSys Corvid的主要功能与特点152

6.6.2 Exsys Corvid的应用156

本章小结158

本章习题158

第7章 协作与群决策支持159

7.1 通信与协作160

7.1.1 协作概念160

7.1.2 通信支持工具163

7.2 群决策理论165

7.2.1 群决策的概念166

7.2.2 群决策的表示167

7.2.3 群体决策的类型169

7.2.4 群决策的方法170

7.3 群决策支持系统171

7.3.1 群决策支持系统的概念171

7.3.2 群决策支持系统结构175

7.3.3 基于MAS的群决策支持系统178

7.3.4 群决策支持系统应用184

本章小结191

本章习题191

第8章 决策支持系统开发193

8.1 决策支持系统计算结构194

8.1.1 基于C/S的计算结构194

8.1.2 基于B/S的计算结构195

8.1.3 基于Web Services的计算结构196

8.2 决策支持系统开发过程197

8.2.1 基于生命周期的开发过程197

8.2.2 基于原型法的开发过程203

8.2.3 决策支持系统开发关键技术206

8.3 基于C/S的决策支持系统快速开发平台CS-DSSP210

8.3.1 CS-DSSP概述210

8.3.2 CS-DSSP的使用过程211

8.3.3 CS-DSSP可视化决策问题建模环境213

8.3.4 CS-DSSP集成语言215

8.4 基于Web Services技术的决策支持系统开发220

8.4.1 Web Services技术架构220

8.4.2 基于Web Services模型访问224

8.4.3 基于Web Services的模型管理226

本章小结227

本章习题227

第9章 决策支持系统案例与发展趋势229

9.1 决策支持系统在中国的应用230

9.1.1 在宏观经济管理和政府公共管理中的应用230

9.1.2 在水资源规划和防洪防汛中的应用231

9.1.3 在产业和行业规划与管理中的应用232

9.1.4 在生态和环境控制管理中的应用232

9.1.5 在金融和投资领域的应用232

9.1.6 在企业生产运作中的应用233

9.2 面向服务网络规划的智能决策支持系统234

9.2.1 问题描述234

9.2.2 决策支持系统的开发235

9.2.3 决策支持系统的应用242

9.3 全国农业投资空间决策支持系统243

9.3.1 问题描述243

9.3.2 决策支持系统的开发246

9.3.3 决策支持系统的应用252

9.4 决策支持系统的发展趋势254

9.4.1 决策支持系统概念和技术的发展255

9.4.2 决策支持系统中智能技术应用的发展趋势256

9.4.3 决策支持系统网络化发展趋势260

9.4.4 决策支持系统综合化发展趋势261

本章小结264

本章习题264

参考文献265