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第1章　决策支持系统1

1.1　决策支持系统的概念1

1.2　决策支持系统的特点3

1.3　决策支持系统的任务与功能4

1.4　管理信息系统与决策支持系统的关系5

1.5　决策支持系统的体系结构7

1.6　DSS的开发方法13

1.7　DSS开发工具18

1.8　人-机接口18

1.9　新一代的决策支持系统21

第2章　DSS模型库系统28

2.1　模型的基本概念28

2.2　模型在决策分析中的作用29

2.3　建模的基本原则30

2.4　定量模型的建模过程和基本步骤32

2.5　结构模型34

2.6　建模方法35

2.7　模型在计算机中存储与表示方法37

2.8　模型库的功能38

2.9　模型库的内容和分类40

2.10　模型库系统的结构42

2.11　模型库管理系统的结构和工作原理46

2.12　模型库的设计49

2.13　模型库的接口53

2.14　模型库的实现技术54

2.15　模型生成技术54

2.16　模型的动态生成58

第3章　DSS数据库系统60

3.1　DSS数据库系统的组成60

3.2　数据管理的基本方法62

3.3　决策支持系统中的数据管理69

3.4　DSS的数据库设计76

3.5　演绎数据库83

第4章　DSS知识库85

4.1　人工智能研究的课题86

4.2　知识的表示90

4.3　一阶谓词逻辑表示法94

4.4　产生式系统102

4.5　语义网络110

4.6　框架表示法117

4.7　不确定性推理129

4.8　专家系统134

4.9　DSS知识库的建立141

第5章　基于数据仓库的DSS145

5.1　数据仓库的概念及特点146

5.2　数据仓库组织结构149

5.3　数据仓库存储的数据模型155

5.4　元数据158

5.5　联机分析161

5.6　案例：＊＊＊市政府财政管理信息系统数据仓库分析与设计165

第6章　数据挖掘及决策知识发现192

6.1　概述192

6.2　数据挖掘的过程194

6.3　数据挖掘的研究内容及其方法196

6.4　数据挖掘系统设计201

6.5　应用数据挖掘技术应注意的问题206

第7章　关联规则207

7.1　关联规则挖掘的基本概念207

7.2　关联规则挖掘的传统算法描述210

7.3　由频繁项集产生关联规则216

7.4　关联规则价值衡量的方法217

7.5　关联规则挖掘发展趋势218

7.6　关联数据挖掘实证220

第8章　分类与聚类224

8.1　分类与聚类概念224

8.2　数据挖掘分类算法225

8.3　决策树概述228

8.4　几种决策树经典算法233

8.5　ID3算法235

8.6　SLIQ算法240

8.7　基于SLIQ分类算法的电信客户分类247

8.8　数据挖掘的聚类算法252

8.9　模糊聚类分析255

8.10　模糊均值（FCM）聚类算法258

8.11　基于粗糙集的聚类263

第9章　粗集269

9.1　粗集的基本概念269

9.2　基于粗集的知识简化和知识表达系统273

9.3　基于粗集理论的数据挖掘模型278

9.4　基于粗集的数据挖掘技术的不确定推理策略294

9.5　粗集理论在供应链合作伙伴选择中的应用298

第10章　人工神经网络310

10.1　人工神经网络模型310

10.2　规则推理和遗传神经网络结合的电厂事故自动诊断317

10.3　产品创新力形成要素人工神经网络模型325

第11章　遗传算法338

11.1　遗传算法简介338

11.2　遗传算法概要339

11.3　遗传算法的基本操作341

11.4　遗传算法的手工模拟计算示例347

11.5　遗传算法的特点349

11.6　遗传算法的应用351

参考文献354