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1　决策支持系统概论1

1.1 决策与决策支持1

1.1.1 决策的定义、特征1

1.1.2　决策过程2

1.1.3 决策分类3

1.1.4　决策支持概念5

1.2　决策支持系统的产生与发展5

1.2.1　DSS的产生5

1.2.2　DSS发展的3个阶段6

1.2.3 我国决策支持系统的研究进展6

1.3 决策支持系统的概念、功能和分类6

1.3.1　DSS的概念6

1.3.2　DSS的任务与功能7

1.3.3　DSS的分类8

1.4　DSS发展的理论基础10

1.4.1 管理科学和运筹学11

1.4.2　认知科学11

1.4.3　信息经济学12

1.4.4　人工智能与专家系统12

1.5 决策支持系统与管理信息系统的关系12

1.5.1 从数据管理到模型管理12

1.5.2　DSS与MIS的联系及区别13

1.6　新一代决策支持系统14

1.6.1　群决策支持系统14

1.6.2　基于数据仓库的决策支持系统15

1.6.3 综合决策支持系统16

1.6.4 网络环境下的综合决策支持系统16

1.6.5　决策支持中心17

1.7　决策支持系统与新技术18

1.7.1 决策支持系统与知识管理18

1.7.2　决策支持系统与网格技术19

思考题21

2　决策支持系统的体系结构22

2.1 决策支持系统结构分析22

2.1.1 用系统的观点分析DSS的结构22

2.1.2　DSS的概念框架23

2.1.3　DSS的技术层次24

2.1.4　DSS的部件25

2.2　DSS的两类基本体系结构27

2.1.1 决策支持系统的三部件结构形式27

2.1.2　决策支持系统的三系统结构形式27

2.3 四库系统29

2.3.1 数据库系统29

2.3.2　模型库系统30

2.3.3 知识库系统30

2.3.4　方法库系统31

2.4　DSS的系统结构31

2.4.1 三角式结构32

2.4.2 串联结构32

2.4.3　融合式结构32

2.4.4 以数据库为中心的结构33

2.4.5 四库三功能的系统结构33

思考题34

3　决策支持系统中的模型35

3.1　模型与模型库的基本概念35

3.1.1　模型的概念35

3.1.2　模型的种类35

3.1.3　模型库36

3.2　模型库的表示与存储37

3.2.1　模型的程序表示37

3.2.2　模型的数据表示38

3.2.3　模型的逻辑表示38

3.3　建模过程39

3.3.1 对模型的要求及建立模型的准则39

3.3.2　决策支持系统的电子表格建模40

3.4　模型库管理系统41

3.4.1 基本概念41

3.4.2　模型管理系统的功能42

3.4.3　模型库管理系统语言体系43

3.5　组合模型的决策支持系统44

3.5.1 多模型辅助决策支持44

3.5.2　模型组合技术44

3.5.3　模型组合的程序设计45

3.5.4　投资决策模型实例46

思考题48

4　数据操作和数据处理49

4.1　DSS的数据处理49

4.1.1 数据的本质和来源49

4.1.2　数据收集50

4.1.3　数据处理50

4.2　DSS的数据库设计52

4.2.1　设计策略52

4.2.2 数据分析53

4.2.3　数据析取设计53

4.2.4　数据库的物理设计56

4.3　DSS数据库技术的发展57

4.3.1 数据库与知识库的结合方式57

4.3.2　数据库技术支持模型库58

4.3.3 用DBMS支持MBMS58

4.4　数据服务和竞争情报系统59

4.4.1 专业数据服务59

4.4.2　竞争情报系统60

思考题62

5　决策支持系统的方法库63

5.1 建立方法库的理论依据63

5.2　方法库的系统结构63

5.3　方法库系统的逻辑层次及其对应的语言65

5.4　方法库系统的设计66

5.5　方法库管理系统66

5.6　对方法库系统的新要求67

思考题67

6　决策支持系统中的知识库68

6.1　知识的概念68

6.2　知识建模和知识表示69

6.2.1 一阶谓词逻辑表示70

6.2.2　语义网络表示73

6.2.3 产生式规则76

6.2.4　框架理论78

6.3　知识库的建立80

6.3.1 知识库的特点80

6.3.2　设计知识库的原则81

6.3.3　知识库的开发步骤81

思考题83

7　数据仓库的决策支持84

7.1　数据仓库技术84

7.1.1 数据仓库概述84

7.1.2　数据仓库体系结构86

7.1.3　数据仓库构建89

7.1.4　基于SQL Server 2000的数据仓库构建94

7.2　联机分析技术98

7.2.1　OLAP的概述98

7.2.2 多维数据集的分析与建立99

7.2.3　OLAP的多维数据分析方法101

7.2.4 多维扩展表达式102

7.2.5　Analysis Services多维数据引擎103

7.3　数据挖掘技术106

7.3.1　数据挖掘概述106

7.3.2　数据挖掘的基本过程与步骤107

7.3.3　数据挖掘算法108

7.3.4　基于SQL Server 2000的数据挖掘120

7.3.5 数据挖掘应用编程125

7.4　数据仓库开发实例125

7.4.1 数据仓库应用开发方法125

7.4.2　开发实例125

思考题130

8　智能技术的决策支持131

8.1 智能决策支持系统概述131

8.1.1 智能决策支持系统概念131

8.1.2　智能决策支持系统结构132

8.2　人工智能133

8.3　专家系统134

8.3.1 专家和专家知识134

8.3.2 知识转换135

8.3.3　符号推理135

8.4　神经网络的决策支持136

8.4.1 神经网络的原理136

8.4.2　反向传播模型137

8.4.3　逆传播神经网络模型的改进139

8.4.4 神经网络的应用142

8.5　遗传算法的决策支持143

8.5.1 遗传算法原理143

8.5.2　遗传算法的工作过程144

8.5.3　遗传算法的理论基础145

8.5.4　货郎担问题的遗传算法实例147

思考题149

9　构建决策支持系统150

9.1　DSS开发的特点150

9.1.1　DSS的灵活性150

9.1.2　基本开发策略151

9.1.3　项目管理152

9.2　决策支持系统的开发步骤与方法152

9.2.1　DSS开发的基本步骤152

9.2.2　DSS系统分析154

9.2.3　DSS初步设计154

9.2.4　DSS详细设计154

9.2.5　各部件编制程序155

9.2.6　DSS集成155

9.3　DSS分析和开发方法156

9.3.1 快速开发法156

9.3.2 最终用户开发法157

9.3.3　适应性设计方法157

9.3.4　ROMC分析法159

9.3.5 系统设计方法160

9.4　DSS的开发工具162

9.4.1　软件工具分类162

9.4.2　软件工具的选择163

9.5 决策支持系统的评价与评估164

思考题166

10　决策支持系统的应用167

10.1　会计决策支持系统167

10.1.1 会计决策支持系统的功能167

10.1.2　会计决策支持系统逻辑结构168

10.1.3　会计决策支持系统的辅助决策方式168

10.1.4　基于数据分析的会计决策支持系统169

10.1.5　基于数据仓库的会计决策支持系统170

10.2 面向CRM的决策支持系统172

10.2.1 分析型CRM的主要用途173

10.2.2　分析型CRM的主要功能173

10.2.3　分析型CRM解决方案174

10.3　经理信息系统175

10.3.1 EIS定义175

10.3.2　EIS的功能与结构176

10.3.3　评价经理信息系统的标准177

10.3.4　EIS的展望178

10.4　证券投资辅助决策支持系统179

10.4.1 数据仓库技术使证券行业决策支持系统的开发成为可能179

10.4.2　证券行业数据仓库系统的功能设计180

10.4.3 系统架构的选择183

10.4.4　系统的实现185

思考题186

决策支持系统考试样卷187

试卷参考答案189

参考文献191