第一章 决策支持系统导论 1
1.1 管理信息系统 1
1.1.1 数据处理 1
1.1.2 管理信息系统的基本原理 4
1.1.3 管理信息系统的开发 5
1.2 决策支持系统的形成 10
1.2.1 决策支持系统的形成过程 10
1.2.2 决策支持系统概念 12
1.2.3 决策支持系统与管理信息系统的比较 14
1.3 决策支持系统的发展 14
1.3.1 智能决策支持系统 14
1.3.2 群决策支持系统 15
1.3.3 数据仓库与数据开采 17
习题 20
第二章 模型辅助决策 22
2.1 决策与模型 22
2.1.1 决策 22
2.1.2 模型 29
2.2 数学模型 30
2.2.1 数学模型综述 30
2.2.2 数学模型算法 32
2.3 数学模型的决策支持 36
2.3.1 多目标规划模型的决策支持 36
2.3.2 投入产出模型的决策支持 41
2.4 多模型辅助决策系统 49
2.4.1 区域发展规划系统 49
2.4.2 模型软件包 52
习题 54
第三章 数据库系统与人机交互系统 56
3.1 数据库系统 56
3.1.1 基本原理 56
3.1.2 数据库应用系统的设计和开发 59
3.1.3 表达式条件查询 64
3.1.4 演绎数据库 69
3.2 人机交互系统 73
3.2.1 人机交互技术综述 73
3.2.2 人机交互方式与设计 75
3.2.3 多媒体表现与多媒体查询 82
习题 87
第四章 决策支持系统 89
4.1 决策支持系统的原理和结构 89
4.1.1 决策支持系统基本原理 89
4.1.2 决策支持系统结构 91
4.1.3 决策支持系统的统一结构形式 95
4.1.4 智能决策支持系统结构 98
4.2 决策支持系统的开发技术 100
4.2.1 决策支持系统的技术进步和关键技术 100
4.2.2 建模技术 102
4.2.3 接口技术 104
4.2.4 系统综合集成技术 105
4.2.5 系统快速原型开发技术 106
4.3 模型库系统 106
4.3.1 模型库 106
4.3.2 模型库和方法库 109
4.3.3 模型库的组织和存储 110
4.3.4 模型库管理系统 112
4.4 决策支持系统的设计与开发 117
4.4.1 决策支持系统的开发过程 117
4.4.2 决策支持系统的设计 121
4.4.3 决策支持系统的开发 122
4.5 决策支持系统实例 124
4.5.1 物资申请和库存的计划汇总 124
4.5.2 制定物资的分配方案 125
4.5.3 物资调拨预处理 127
4.5.4 制定物资运输方案 127
4.5.5 制定物资调拨方案 128
4.5.6 物资分配调拨决策支持系统结构 128
习题 131
第五章 专家系统 134
5.1 人工智能 134
5.1.1 人工智能综述 134
5.1.2 知识表示和推理 138
5.2 专家系统原理 144
5.2.1 专家系统概念 144
5.2.2 专家系统的基本原理 146
5.2.3 专家系统的应用 147
5.3 产生式规则专家系统 148
5.3.1 基本原理 148
5.3.2 不确定性推理 151
5.3.3 解释机制和事实数据库 154
5.3.4 元知识 155
5.3.5 应用举例 160
5.4 专家系统的开发和实例 162
5.4.1 知识获取 162
5.4.2 专家系统的开发 163
5.4.3 专家系统实例 171
习题 177
第六章 决策支持系统工具和开发平台 179
6.1 决策支持系统开发工具GFKD-DSS 179
6.1.1 GFKD-DSS系统结构 179
6.1.2 GFKD-DSS语言体系 180
6.1.3 DSS程序的编译和解释机制 186
6.1.4 实际决策支持系统的开发 187
6.1.5 松毛虫智能预测系统 188
6.2 分布式多媒体智能决策支持系统开发平台DM-IDSSP 193
6.2.1 总体设计思想 194
6.2.2 平台基础部件 195
6.2.3 平台集成环境 212
6.2.4 智能决策支持系统的开发 217
6.3 基于客户／服务器的决策支持系统快速开发平台CS-DSSP 218
6.3.1 CS-DSSP平台综述 218
6.3.2 客户端交互控制系统 223
6.3.3 广义模型服务器系统 235
6.3.4 CS-DSSP平台决策支持方式 248
习题 250
第七章 数据仓库 252
7.1 数据仓库的基本原理 252
7.1.1 数据仓库的概念和结构 252
7.1.2 数据集市 255
7.1.3 数据仓库系统 257
7.2 数据仓库的数据获取 259
7.2.1 数据质量与净化 259
7.2.2 数据变换 260
7.2.3 元数据 262
7.3 数据仓库的数据组织 263
7.3.1 多维表的数据组织 263
7.3.2 多维表的设计 265
7.3.3 多维表设计实例 265
7.3.4 多维数据库的数据组织 267
7.4 数据仓库的数据访问和决策分析 268
7.4.1 联机分析处理（OLAP） 268
7.4.2 数据仓库的查询与索引技术 274
习题 277
第八章 数据开采 279
8.1 知识发现与数据开采 279
8.1.1 知识发现与数据开采的兴起 279
8.1.2 知识发现和数据开采的概念 279
8.1.3 数据开采的任务 280
8.1.4 数据开采的对象 282
8.1.5 数据开采方法和技术 282
8.1.6 数据开采的知识表示 285
8.2 基于信息论的数据开采方法 287
8.2.1 信息论原理 287
8.2.2 基于互信息的ID3方法 292
8.2.3 基于信道容量的IBLE方法 296
8.3 可视化数据开采 304
8.3.1 可视化概念 304
8.3.2 可视化系统与方法 306
8.3.3 可视化应用实例 308
习题 309
第九章 综合决策支持系统 311
9.1 基于模型库和知识库的决策支持系统 311
9.1.1 决策支持系统的兴起 311
9.1.2 决策支持系统的进展 311
9.1.3 智能决策支持系统的关键技术以及开发的困难 312
9.2 基于数据仓库、联机分析处理、数据开采的决策支持系统 313
9.2.1 新决策支持系统的结构 314
9.2.2 数据仓库的开发 315
9.2.3 知识发现与数据开采方法评价 318
9.2.4 数据开采的辅助决策应用 321
9.2.5 基于数据仓库的决策支持系统举例 323
9.3 DW+OLAP+DM+MB+DB+ES的综合决策支持系统 324
9.3.1 传统决策支持系统与新决策支持系统的比较 324
9.3.2 综合决策支持系统结构 326
习题 328
名词索引 329
参考文献 335