第1章 決策支持係統綜述1 1.1 決策支持係統的形成1 1.1.1 管理信息係統1 1.1.2 管理科學/運籌學2 1.1.3 決策支持係統4 1.1.4 專傢係統5 1.1.5 智能決策支持係統5 1.1.6 基於數據倉庫的決策支持係統7 1.1.7 綜閤決策支持係統9 1.1.8 網絡環境的綜閤決策支持係統9 1.2 決策支持係統概念10 1.2.1 決策問題的結構化分類10 1.2.2 決策支持係統的定義11 1.2.3 決策支持係統與管理科學/運籌學的關係12 1.2.4 決策支持係統與管理信息係統的關係12 1.2.5 幾個典型的決策支持係統13 1.3 決策科學與決策支持係統17 1.3.1 決策與決策科學17 1.3.2 決策過程與決策支持係統20 1.3.3 決策體係與決策支持係統24 1.3.4 決策支持係統的技術基礎27 習題129第2章 決策資源與決策支持31 2.1 決策資源31 2.1.1 數據資源31 2.1.2 模型資源33 2.1.3 知識資源42 2.2 決策支持47 2.2.1 決策支持概念47 2.2.2 決策資源的決策支持48 2.2.3 決策方案的決策支持54 2.3 模型實驗的決策支持55 2.3.1 模型的建立與what-if分析55 2.3.2 模型組的決策支持57 2.4 模型組閤方案的決策支持58 2.4.1 經濟優化方案的決策支持59 2.4.2 産品優化方案的決策支持62 2.4.3 多模型輔助決策係統65 習題267第3章 決策支持係統69 3.1 決策支持係統結構69 3.1.1 決策支持係統結構形式69 3.1.2 決策支持係統的結構比較76 3.1.3 決策支持係統的統一結構形式77 3.2 數據庫係統78 3.2.1 數據庫係統開發與應用78 3.2.2 數據庫係統在決策支持係統中的作用83 3.3 人機交互與問題綜閤係統86 3.3.1 人機交互係統86 3.3.2 問題綜閤係統91 3.3.3 決策支持係統的綜閤部件91 3.4 模型庫係統93 3.4.1 模型庫93 3.4.2 模型庫的組織和存儲96 3.4.3 模型庫管理係統98 3.5 組閤模型的決策支持係統102 3.5.1 模型組閤技術103 3.5.2 模型組閤的程序設計104 3.5.3 決策支持係統的決策支持106 3.6 決策支持係統實例106 3.6.1 物資申請和庫存的計劃匯總107 3.6.2 製定物資的分配方案107 3.6.3 物資調撥預處理109 3.6.4 製定物資運輸方案110 3.6.5 製定物資調撥方案111 3.6.6 物資分配調撥決策支持係統結構與決策支持112 習題3114第4章 人工智能的決策支持和智能決策支持係統117 4.1 人工智能基本原理117 4.1.1 邏輯推理117 4.1.2 知識推理119 4.1.3 搜索技術122 4.2 專傢係統的決策支持127 4.2.1 專傢係統原理127 4.2.2 産生式規則專傢係統128 4.2.3 建模專傢係統131 4.3 神經網絡的決策支持134 4.3.1 神經網絡原理134 4.3.2 反嚮傳播模型135 4.3.3 神經網絡專傢係統及實例139 4.3.4 神經網絡的容錯性142 4.4 遺傳算法的決策支持144 4.4.1 遺傳算法原理144 4.4.2 優化模型的遺傳算法求解147 4.4.3 獲取知識的遺傳算法149 4.5 機器學習的決策支持153 4.5.1 機器學習綜述153 4.5.2 機器學習分類154 4.5.3 建立模型的發現學習159 4.6 智能決策支持係統168 4.6.1 智能決策支持係統概念168 4.6.2 智能決策支持係統結構168 4.6.3 專傢係統與決策支持係統的集成171 4.6.4 智能決策支持係統實例172 習題4177第5章 基於數據倉庫的決策支持係統180 5.1 數據倉庫的基本原理180 5.1.1 數據倉庫概念180 5.1.2 數據倉庫結構181 5.1.3 數據集市182 5.1.4 元數據184 5.1.5 數據倉庫存儲185 5.1.6 數據倉庫係統188 5.2 聯機分析處理190 5.2.1 基本概念190 5.2.2 OLAP數據組織195 5.2.3 OLAP的決策支持:多維數據分析197 5.2.4 OLAP的應用實例199 5.3 數據倉庫的決策支持201 5.3.1 查詢與報錶202 5.3.2 多維分析與原因分析203 5.3.3 預測未來204 5.3.4 實時決策204 5.3.5 自動決策205 5.4 數據挖掘206 5.4.1 知識發現與數據挖掘概念206 5.4.2 數據挖掘方法和技術208 5.4.3 數據挖掘的知識錶示211 5.5 數據挖掘的決策支持214 5.5.1 數據挖掘的決策支持分類214 5.5.2 決策樹與決策規則樹的挖掘及其應用216 5.3.3 關聯規則及應用227 5.6 基於數據倉庫的決策支持係統231 5.6.1 基於數據倉庫的決策支持係統的原理和結構232 5.6.2 基於數據倉庫的決策支持係統簡例234 5.6.3 基於數據倉庫的決策支持係統實例239 習題5241第6章 綜閤決策支持係統243 6.1 基於模型庫與知識庫的傳統決策支持係統243 6.1.1 傳統決策支持係統概念243 6.1.2 傳統決策支持係統的進展244 6.1.3 傳統決策支持係統的關鍵技術和開發的睏難245 6.2 基於數據倉庫的新決策支持係統246 6.2.1 新決策支持係統與商業智能246 6.2.2 數據倉庫關鍵技術250 6.2.3 數據倉庫開發的睏難255 6.3 綜閤決策支持係統257 6.3.1 傳統決策支持係統與新決策支持係統的比較257 6.3.2 數據倉庫與數學模型258 6.3.3 綜閤決策支持係統原理、結構和定義259 6.4 網絡環境的綜閤決策支持係統261 6.4.1 客戶機/服務器結構與數據庫服務器262 6.4.2 網絡環境的決策支持係統265 6.4.3 網絡環境的綜閤決策支持係統體係268 習題6271第7章 決策支持係統的開發與實例273 7.1 傳統決策支持係統設計與開發273 7.1.1 決策支持係統開發過程273 7.1.2 決策支持係統設計278 7.1.3 決策支持係統的關鍵技術279 7.2 傳統決策支持係統開發工具284 7.2.1 決策支持係統開發技術與方法284 7.2.2 係統快速原型開發方法286 7.2.3 決策支持係統的開發實踐286 7.2.4 專傢係統開發工具與實例288 7.3 新決策支持係統的開發294 7.3.1 數據倉庫開發過程294 7.3.2 數據抽取、轉換和裝載299 7.4 基於客戶機/服務器的決策支持係統快速開發平颱CS-DSSP304 7.4.1 CS-DSSP開發平颱綜述304 7.4.2 客戶端交互控製係統308 7.4.3 廣義模型服務器係統311 7.4.4 CS-DSSP決策支持方式316 7.5 基於客戶機/服務器的決策支持係統實例318 7.5.1 全國農業投資決策問題318 7.5.2 全國農業投資空間決策支持係統320 7.6 網絡環境的決策支持係統的對比分析323 7.6.1 網絡環境的決策支持係統的技術進步323 7.6.2 網絡環境的決策支持係統的決策支持效果的提升324 習題7324第8章 基於Web Services的決策支持係統與實例326 8.1 Web Services技術架構326 8.1.1 Web Services概念和技術規範326 8.1.2 Web Services體係架構和技術平颱327 8.1.3 Microsoft .NET技術平颱329 8.2 基於Web Services的服務器開發332 8.2.1 基於Web Services的模型服務器開發332 8.2.2 基於Web Services的知識服務器開發338 8.2.3 基於Web Services的數據庫服務器開發342 8.3 基於Web Services的客戶端開發343 8.3.1 客戶端對Web Services模型服務查詢343 8.3.2 客戶端對Web Services模型服務的集成344 8.4 基於Web Services的決策支持係統的開發實例348 8.4.1 基於Web Services的橡膠配方産品優化方案 決策支持係統的設計348 8.4.2 基於Web Services的DSS實例開發348 8.4.3 DSS客戶端程序開發和運行351 8.5 基於Web Services的決策支持係統的對比分析353 8.5.1 基於Web Services的決策支持係統的技術進步353 8.5.2 基於Web Services的決策支持係統的決策支持效果的提升353 習題8354
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