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-DSSP 210
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