决策支持系统教程

出版时间：2004-11-1  出版社：清华大学出版社  作者：陈文伟  页数：338  
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前言

　　决策支持系统是20世纪80年代初兴起的。从三部件（对话、模型、数据）结构的决策支持系统（DSS）开始，到20世纪90年代初，结合了人工智能技术特别是专家系统以后，形成了智能决策支持系统（IDSS），称为传统决策支持系统。由于没有模型库系统软件产品的支持，决策支持系统的开发受到很大的阻碍。20世纪90年代末期，兴起了以数据仓库（DW）为基础，结合联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DW）的新决策支持系统（DW+OLAP+DM）。新决策支持系统与传统决策支持系统是什么关系呢？传统决策支持系统是以模型资源和知识资源辅助决策的，而新决策支持系统是以数据资源辅助决策的。

内容概要

决策支持系统通过计算机进行模型计算、知识推理以及从数据中获取信息和知识，实现辅助决策。决策支持系统分为传统决策支持系统(模型计算和知识推理相结合)和新决策支持系统(数据仓库、联机分析处理和数据挖掘相结合)。两类决策支持系统相结合的综合决策支持系统以及建立在Internet上的网络环境决策支持系统是决策支持系统的发展方向。本书系统地叙述了决策支持、传统决策支持系统、新决策支持系统和综合决策支持系统的原理、结构、功能和实例。    本书的特点是将决策支持系统的结构在计算机中的组织形式和运行方式具体展现出来，并通过实例进行说明。这样便于读者认识和掌握决策支持系统，为进一步开发决策支持系统打下基础。    本书可作为高等院校信息管理与信息系统专业、计算机专业、管理类专业本科生和研究生的教材，也可作为计算机应用开发人员和企、事业单位管理人员的参考书。

书籍目录

第1章 决策支持系统概述  1.1 决策支持系统的形成和发展    1.1.1 管理信息系统    1.1.2 管理科学／运筹学    1.1.3 决策支持系统    1.1.4 专家系统    1.1.5 智能决策支持系统    1.1.6 群决策支持系统    1.1.7 经理信息系统    1.1.8 决策支持系统的发展  1.2 决策支持系统概念    1.2.1 决策问题的结构化分类    1.2.2 决策支持系统的定义    1.2.3 决策支持系统与管理科学／运筹学的关系    1.2.4 决策支持系统与管理信息系统的关系  1.3 新决策支持系统与综合决策支持系统    1.3.1 基于数据仓库的新决策支持系统    1.3.2 综合决策支持系统    1.3.3 网络环境的综合决策支持系统  习题第2章 决策支持  2.1 决策与决策支持    2.1.1 决策    2.1.2 决策过程与决策技术    2.1.3 决策体系与决策信息    2.1.4 决策支持概念  2.2 模型的决策支持    2.2.1 模型    2.2.2 数学模型与建模    2.2.3 优化模型的决策支持  2.3 决策方案的决策支持    2.3.1 决策方案与方案生成    2.3.2 模型并行组合方案的决策支持    2.3.3 模型串行组合方案的决策支挣  习题第3章 决策支持系统  3.1 决策支持系统结构的分析    3.1.1 决策支持系统的结构形式    3.1.2 决策支持系统的结构比较    3.1.3 决策支持系统的统——结构形式  3.2 数据库系统    3.2.1 数据库系统的开发与应用    3.2.2 数据库系统在决策支持系统中的作用  3.3 人机交互与问题综合系统    3.3.1 人机交互系统    3.3.2 问题综合系统    3.3.3 决策支持系统的综合部件  3.4 模型库系统    3.4.1 模型库    3.4.2 模型库的组织和存储    3.4.3 模型库管理系统  3.5 组合模型的决策支持系统    3.5.1 多模型辅助决策系统    3.5.2 模型组合技术    3.5.3 模型组合的程序设计    3.5.4 决策支持系统的决策支持  3.6 决策支持系统实例    3.6.1 物资申请和库存的计划汇总    3.6.2 制定物资分配方案    3.6.3 物资调拨预处理    3.6.4 制定物资运输方案    3.6.5 制定物资调拨方案    3.6.6 物资分配调拨决策支持系统结构与决策支持  习题第4章 智能决策支持系统和智能技术的决策支持  4.1 智能决策支持系统概述    4.1.1 智能决策支持系统概念    4.1.2 智能决策支持系统结构  4.2 人工智能基本原理    4.2.1 逻辑推理    4.2.2 知识表示与知识推理    4.2.3 搜索技术  4.3 专家系统与智能决策支持系统    4.3.1 专家系统原理    4.3.2 产生式规则专家系统    4.3.3 专家系统与决策支持系统的集成    4.3.4 建模专家系统    4.3.5 智能决策支持系统实例  4.4 神经网络的决策支持    4.4.1 神经网络原理    4.4.2 反向传播模型    4.4.3 神经网络专家系统及实例    4.4.4 神经网络的容错性  4.5 遗传算法的决策支持    4.5.1 遗传算法原理    4.5.2 优化模型的遗传算法求解    4.5.3 获取知识的遗传算法    4.5.4 遗传规划建立模型  4.6 机器学习的决策支持    4.6.1 机器学习概述    4.6.2 机器学习分类    4.6.3 建立模型的发现学习  习题第5章 数据仓库与数据挖掘的决策支持第6章 综合决策支持系统第7章 决策支持系统的开发与实例第8章 决策支持系统的讨论参考文献

用户评论 (总计3条)

•   想学习决策知识系统的人一定要看这本书，一定要看。
•   书中涉及到了很多算法，但有些内容描述的不够详细，特别是对决策支持系统的运行结构的例子描述。看书之后，书后的习题有些仍然难以做出来。
•   质量不错!可惜内容我没看!就是作为快递,送达时间也太长了!!!