决策支持系统教程

第1章 决策支持系统综述

1.1 决策支持系统的形成

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 基于数据仓库的决策支持系统

1.1.7 综合决策支持系统

1.1.8 网络环境的综合决策支持系统

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

1.2.5 几个典型的决策支持系统

1.3 决策科学与决策支持系统

1.3.1 决策与决策科学

1.3.2 决策过程与决策支持系统

1.3.3 决策体系与决策支持系统

1.3.4 决策支持系统的技术基础

习题

第2章 决策资源与决策支持

2.1 决策资源

2.1.1 数据资源

2.1.2 模型资源

2.1.3 知识资源

2.2 决策支持

2.2.1 决策支持概念

2.2.2 决策资源的决策支持

2.2.3 决策方案的决策支持

2.3 模型实验的决策支持

2.3.1 模型的建立与what-if分析

2.3.2 模型组的决策支持

2.4 模型组合方案的决策支持

2.4.1 经济优化方案的决策支持

2.4.2 产品优化方案的决策支持

2.4.3 多模型辅助决策系统

习题

第3章 决策支持系统

3.1 决策支持系统结构

3.1.1 决策支持系统结构形式

3.1.2 决策支持系统的结构比较

3.1.3 决策支持系统的统一结构形式

3.2 数据库系统

3.2.1 数据库系统开发与应用

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 模型组合技术

3.5.2 模型组合的程序设计

3.5.3 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 制定物资的分配方案

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 人工智能的决策支持和智能决策支持系统

4.1 人工智能基本原理

4.1.1 逻辑推理

4.1.2 知识推理

4.1.3 搜索技术

4.2 专家系统的决策支持

4.2.1 专家系统原理

4.2.2 产生式规则专家系统

4.2.3 建模专家系统

4.3 神经网络的决策支持

4.3.1 神经网络原理

4.3.2 反向传播模型

4.3.3 神经网络专家系统及实例

4.3.4 神经网络的容错性

4.4 遗传算法的决策支持

4.4.1 遗传算法原理

4.4.2 优化模型的遗传算法求解

4.4.3 获取知识的遗传算法

4.5 机器学习的决策支持

4.5.1 机器学习综述

4.5.2 机器学习分类

4.5.3 建立模型的发现学习

4.6 智能决策支持系统

4.6.1 智能决策支持系统概念

4.6.2 智能决策支持系统结构

4.6.3 专家系统与决策支持系统的集成

4.6.4 智能决策支持系统实例

习题

第5章 基于数据仓库的决策支持系统

5.1 数据仓库的基本原理

5.1.1 数据仓库概念

5.1.2 数据仓库结构

5.1.3 数据集市

5.1.4 元数据

5.1.5 数据仓库存储

5.1.6 数据仓库系统

5.2 联机分析处理

5.2.1 基本概念

5.2.2 OLAP数据组织

5.2.3 OLAP的决策支持：多维数据分析

5.2.4 OLAP的应用实例

5.3 数据仓库的决策支持

5.3.1 查询与报表

5.3.2 多维分析与原因分析

5.3.3 预测未来

5.3.4 实时决策

5.3.5 自动决策

5.4 数据挖掘

5.4.1 知识发现与数据挖掘概念

5.4.2 数据挖掘方法和技术

5.4.3 数据挖掘的知识表示

5.5 数据挖掘的决策支持

5.5.1 数据挖掘的决策支持分类

5.5.2 决策树与决策规则树的挖掘及其应用

5.3.3 关联规则及应用

5.6 基于数据仓库的决策支持系统

5.6.1 基于数据仓库的决策支持系统的原理和结构

5.6.2 基于数据仓库的决策支持系统简例

5.6.3 基于数据仓库的决策支持系统实例

习题

第6章 综合决策支持系统

6.1 基于模型库与知识库的传统决策支持系统

6.1.1 传统决策支持系统概念

6.1.2 传统决策支持系统的进展

6.1.3 传统决策支持系统的关键技术和开发的困难

6.2 基于数据仓库的新决策支持系统

6.2.1 新决策支持系统与商业智能

6.2.2 数据仓库关键技术

6.2.3 数据仓库开发的困难

6.3 综合决策支持系统

6.3.1 传统决策支持系统与新决策支持系统的比较

6.3.2 数据仓库与数学模型

6.3.3 综合决策支持系统原理、结构和定义

6.4 网络环境的综合决策支持系统

6.4.1 客户机/服务器结构与数据库服务器

6.4.2 网络环境的决策支持系统

6.4.3 网络环境的综合决策支持系统体系

习题

第7章 决策支持系统的开发与实例

7.1 传统决策支持系统设计与开发

7.1.1 决策支持系统开发过程

7.1.2 决策支持系统设计

7.1.3 决策支持系统的关键技术

7.2 传统决策支持系统开发工具

7.2.1 决策支持系统开发技术与方法

7.2.2 系统快速原型开发方法

7.2.3 决策支持系统的开发实践

7.2.4 专家系统开发工具与实例

7.3 新决策支持系统的开发

7.3.1 数据仓库开发过程

7.3.2 数据抽取、转换和装载

7.4 基于客户机/服务器的决策支持系统快速开发平台CS-DSSP

7.4.1 CS-DSSP开发平台综述

7.4.2 客户端交互控制系统

7.4.3 广义模型服务器系统

7.4.4 CS-DSSP决策支持方式

7.5 基于客户机/服务器的决策支持系统实例

7.5.1 全国农业投资决策问题

7.5.2 全国农业投资空间决策支持系统

7.6 网络环境的决策支持系统的对比分析

7.6.1 网络环境的决策支持系统的技术进步

7.6.2 网络环境的决策支持系统的决策支持效果的提升

习题

第8章 基于Web Services的决策支持系统与实例

8.1 Web Services技术架构

8.1.1 Web Services概念和技术规范

8.1.2 Web Services体系架构和技术平台

8.1.3 Microsoft .NET技术平台

8.2 基于Web Services的服务器开发

8.2.1 基于Web Services的模型服务器开发

8.2.2 基于Web Services的知识服务器开发

8.2.3 基于Web Services的数据库服务器开发

8.3 基于Web Services的客户端开发

8.3.1 客户端对Web Services模型服务查询

8.3.2 客户端对Web Services模型服务的集成

8.4 基于Web Services的决策支持系统的开发实例

8.4.1 基于Web Services的橡胶配方产品优化方案决策支持系统的设计

8.4.2 基于Web Services的DSS实例开发

8.4.3 DSS客户端程序开发和运行

8.5 基于Web Services的决策支持系统的对比分析

8.5.1 基于Web Services的决策支持系统的技术进步

8.5.2 基于Web Services的决策支持系统的决策支持效果的提升

习题

决策支持系统是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。决策支持系统分为智能决策支持系统（传统决策支持系统）和基于数据仓库的决策支持系统（新决策支持系统）。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网络环境上的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系统的概念与原理、决策资源与决策支持、智能决策支持系统、基于数据仓库的决策支持系统、综合决策支持系统和基于Web Services的决策支持系统。在Internet上，决策资源（模型、知识、数据）是共享资源，Web Services技术简化了决策支持系统的开发，极大地促进了决策支持系统的发展。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。这样便于读者掌握和实现决策支持系统。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的参考书。

本书吸收融汇了作者多年来主持DSS领域的国家863计划、国防预研项目和国家自然科学基金项目的研究成果，系统地叙述了决策支持系统的概念与原理、决策资源与决策支持、智能决策支持系统、基于数据仓库的决策支持系统、综合决策支持系统和基于Web Services的决策支持系统。本书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。本书第二版加强了决策科学与决策支持系统的关系，更加明确了决策资源和决策支持概念，更加着重于决策支持系统在计算机中的实现。