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1　计算机管理决策支持概论1

1.1　管理者与决策1

1.2　管理决策与计算机支持2

1.3　决策支持系统的形成5

1.3.1　管理信息系统5

1.3.2　模型辅助决策系统7

1.3.3　决策支持系统7

1.4　决策支持系统的理论基础9

1.4.1　管理科学9

1.4.2　信息管理科学10

1.4.3　信息经济学15

1.4.4　人工智能与专家系统16

1.4.5　认知科学20

2　决策理论与方法22

2.1　决策概述22

2.1.1　决策的概念22

2.1.2　决策问题的要素与特点24

2.1.3　决策原则26

2.2　决策过程27

2.2.1　信息阶段28

2.2.2　设计阶段29

2.2.3　选择阶段35

2.2.5　决策过程的支持39

2.2.4　实现阶段39

2.3　决策的分类40

2.4　主要的决策模式43

2.5　结构化决策模型51

2.5.1　决策影响图52

2.5.2　决策树68

2.5.3　结构化决策过程78

2.6　认知方式和决策形式90

2.6.1　认知式的决策方法90

2.6.2　心理类型对决策的影响92

3.1.1　决策支持系统的定义与特点97

3.1　决策支持系统的概念及功能97

3　决策支持系统概述97

3.1.2　决策支持系统的功能98

3.2　决策支持系统的结构99

3.2.1　DSS的基本结构与组成元素99

3.2.2　智能决策支持系统的结构101

3.2.3　基于数据仓库的客户服务器结构103

3.2.4　综合型决策支持系统的结构106

3.3　数据库子系统107

3.3.1　数据库子系统的结构107

3.4.1　模型库子系统的特点与功能113

3.4　模型库子系统113

3.3.2　组织DSS数据库的三种策略113

3.4.2　模型库子系统的结构114

3.5　知识库子系统118

3.6　用户接口子系统121

3.6.1　用户接口子系统的管理121

3.6.2　用户接口模式122

3.6.3　用户125

3.7　决策支持系统的分类126

3.7.1　Alter的分类126

3.7.2 Holsapple和Whinston的分类128

3.7.3 其他分类129

4　决策支持系统的构造130

4.1　决策支持系统的开发方法130

4.1.1　决策支持系统的开发策略130

4.1.2　生命周期法132

4.1.3　原型法132

4.1.4　累接设计方法135

4.1.5　面向对象的设计方法140

4.2　决策支持系统的开发过程146

4.3　决策支持系统的设计阶段152

4.3.1　设计思想152

4.3.2　用户开发的决策支持系统153

4.3.3　小组开发的决策支持系统156

4.4　决策支持系统的实现与集成160

4.4.1　实现问题概述160

4.4.2　成功实现的决定因素161

4.4.3　实现策略167

4.4.4　系统集成171

4.4.5　系统集成举例175

4.5　决策支持系统开发工具184

4.5.1　决策支持系统的技术层次184

4.5.2　决策支持系统开发工具和开发平台189

5　决策支持系统中的模型193

5.1.1　物理模型194

5.1　模型的类型194

5.1.2　定量模型195

5.1.3　仿真模型195

5.1.4　静态模型与动态模型196

5.2　数学模型196

5.2.1　数学模型综述196

5.2.2　数学模型算法201

5.3　模型的表示与管理202

5.3.1　模型的程序表示203

5.3.2　模型的数据表示204

5.3.3　模型的逻辑表示208

5.3.4　模型管理技术的发展过程213

5.4.1　科学计算可视化214

5.4　可视建模与分析214

5.4.2 可视交互建模216

5.4.3　虚拟现实217

5.4.4　可视交互模型与DSS219

6　数据仓库221

6.1　数据仓库的概念和结构221

6.1.1　数据仓库的概念221

6.1.2　数据仓库的特点226

6.1.3　数据仓库的结构234

6.2　数据仓库的数据组织236

6.2.1　多维表的数据组织237

6.2.2　多维表设计243

6.2.3　多维数据库的数据组织246

6.3　数据仓库系统的构造248

6.3.1　数据仓库设计的三级数据模型248

6.3.2　数据仓库设计方法与步骤252

6.3.3　数据仓库的性能问题263

6.4　数据仓库的查询与决策分析267

6.4.1　联机分析处理267

6.4.2　数据仓库的查询与索引技术272

6.5　数据管理和可视化275

6.5.1　数据可视化研究275

6.5.2　可视化系统与方法277

6.5.3　多维性与可视化279

6.5.4　多媒体和超媒体281

7　数据挖掘283

7.1　数据挖掘的概念283

7.1.1　知识发现和数据挖掘283

7.1.2　典型的DM体系结构285

7.2　数据挖掘的对象与任务287

7.3　数据挖掘的方法与技术290

7.3.1　归纳学习方法290

7.3.2　仿生物技术292

7.3.3　公式发现293

7.3.6　可视化技术294

7.3.4　统计分析方法294

7.3.5　模糊数学方法294

7.4　Web数据挖掘295

7.4.1　Web数据挖掘的分类295

7.4.2　Web文本挖掘296

7.4.3　Web链接结构挖掘308

7.4.4　Web用户兴趣的挖掘312

8　智能决策支持系统314

8.1　常规计算与人工智能计算314

8.1.1　常规计算314

8.1.2　人工智能计算315

8.2.1　专家系统的定义与特点316

8.2　专家系统316

8.2.2　专家系统的结构原理317

8.2.3　专家系统与决策支持系统319

8.3　智能决策支持系统概念与结构320

8.4　智能决策支持系统实现技术323

8.4.1　智能决策支持相关技术323

8.4.2　智能决策支持系统的开发334

8.4.3　基于统一语言的IDSS开发环境340

9　群体决策支持系统354

9.1　群体决策理论与方法354

9.1.1　群体决策的概念、意义和背景354

9.1.2　群体决策的类型356

9.1.3　群体决策过程及其建模358

9.1.4　群技术363

9.2　群体决策支持系统概念、功能和结构367

9.2.1　群体决策支持系统的概念和特点367

9.2.2　群体决策支持系统的功能和类型370

9.2.3　群体决策支持系统的组成和结构375

9.3　群体决策支持系统的实现377

9.3.1　群体决策支持系统的运作过程377

9.3.2　群体决策支持系统技术378

9.3.3　群体决策支持系统构造388

10.1.1　基于网络的决策支持系统的概念395

10.1　基于网络的决策支持系统概述395

10　基于网络的决策支持系统395

10.1.2　基于网络的决策支持系统的功能结构398

10.1.3　基于网络的决策支持系统的群件402

10.2　基于网络的决策支持系统的通信机制407

10.2.1　网络技术和网络协议模型407

10.2.2　任务协调模型411

10.3　电子商务中的决策支持413

10.3.1　电子商务概述413

10.3.2　电子商务中的决策支持技术416

10.3.3　商务智能421

11.1.1　主管信息系统的概念与特点430

11.1　主管信息系统430

11　决策支持系统的应用与发展430

11.1.2　主管的作用及其信息需求432

11.1.3　主管信息系统与决策支持系统的比较和集成434

11.2　基于Agent的决策支持系统438

11.2.1　智能Agent技术概述438

11.2.2　智能Agent技术在决策支持系统中的应用444

11.3　信贷决策支持系统案例分析450

11.3.1　设计目的450

11.3.2　功能需求分析451

11.3.3　模块设计453

11.4　决策支持系统的发展趋势456

参考文献460