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第1章 决策支持系统概述1

1.1 决策与决策支持1

1.1.1 决策及分类1

1.1.2 决策过程与决策模式3

1.2 决策支持系统基本概念5

1.2.1 决策支持系统及功能5

1.2.2 决策支持系统的基本模式与分类7

1.2.3 决策支持系统的发展9

1.3.2 决策支持系统的体系结构11

1.3.1 决策支持系统的基本组成与技术构成11

1.3 决策支持系统的组成与结构11

第2章 常用决策技术15

2.1 决策问题的数学模型及表示15

2.1.1 决策问题的基本要素15

2.1.2 决策问题的数学模型表示16

2.2 确定型决策技术17

2.2.1 线性规划决策法17

2.2.2 动态规划决策法24

2.2.3 盈亏平衡分析决策法28

2.3.1 期望值决策法31

2.3 风险型决策技术31

2.3.2 决策树分析法33

2.3.3 矩阵决策法34

2.3.4 Bayes（贝叶斯）决策法36

2.4 不确定型决策技术39

2.4.1 乐观决策法、悲观决策法和适度乐观决策法39

2.4.2 加权平均决策法41

2.4.3 等可能决策法41

2.4.4 最小机会损失决策法42

2.4.5 不确定方法的综合运用43

2.5 多目标决策技术44

2.5.1 多目标决策问题44

2.5.2 线性加权和法46

2.5.3 层次分析法49

2.6 竞争型决策技术52

2.6.1 决策论基本概念52

2.6.2 矩阵对策53

2.6.3 混合策略56

3.1.3 模型的分类59

3.1.2 模型在决策中的作用59

第3章 模型库系统59

3.1.1 模型59

3.1 模型与建模59

3.1.4 建立模型的准则60

3.1.5 建立模型的步骤60

3.2 模型库系统的功能与结构61

3.2.1 模型库61

3.2.2 模型库管理系统62

3.3.1 模型的表示技术65

3.3 模型库系统的关键技术65

3.3.2 模型的更新技术66

3.3.3 模型库的确认技术67

3.3.4 模型的运行控制技术67

3.4 模型库系统的开发设计68

第4章 数据库管理系统与数据仓库70

4.1 数据库的系统结构70

4.1.1 数据库管理系统70

4.1.2 数据库71

4.1.3 数据库对外接口74

4.2 数据库数据模型75

4.2.1 数据模型的种类及要素75

4.2.2 数据模型76

4.3 数据仓库与数据挖掘81

4.3.1 数据仓库81

4.3.2 数据挖掘87

5.1.3 方法库在DSS中的作用97

5.1.2 方法库及其特点97

5.1.1 程序库及其局限性97

5.1 方法库97

第5章 方法库系统97

5.1.4 方法的存储方式98

5.2 方法库管理系统98

5.2.1 方法库管理系统的功能和组成99

5.2.2 方法字典99

5.2.3 方法库维护子系统100

5.2.4 方法库运行控制子系统100

5.3 方法库系统的设计开发101

5.3.1 方法库系统的逻辑分层101

5.2.5 方法库系统与DSS其他子系统的接口101

5.3.2 方法库系统的一般结构102

5.3.3 用系统化方法实现方法库102

第6章 人机对话系统104

6.1 人机对话系统的功能与构成104

6.1.1 决策支持系统对人机对话系统的要求104

6.1.2 人机对话系统的任务与功能105

6.1.3 人机对话系统的组成106

6.2.2 问答式107

6.2 人机对话方式107

6.2.1 命令语言107

6.2.3 表格填充108

6.2.4 菜单109

6.2.5 计算机图形与动画109

6.2.6 多媒体109

6.2.7 帮助技术110

6.2.8 超文本和超媒体111

6.3 人机对话系统设计开发112

6.3.1 对话系统对决策支持系统的影响112

6.2.9 虚拟现实112

6.3.2 对话系统设计的一般准则114

6.3.3 对话系统开发的发展阶段115

6.3.4 对话系统设计的一般步骤117

6.4 人机对话系统中的智能技术117

6.4.1 语音识别117

6.4.2 自然语言处理118

7.1 人工智能和专家系统的基础知识124

7.1.1 人工智能与专家系统的发展简史124

第7章 智能决策支持系统124

7.1.2 专家系统的定义、特点与分类125

7.1.3 知识与知识表示125

7.1.4 专家系统的组成与结构126

7.2 决策专家系统的体系结构127

7.2.1 DSS和ES并重的决策专家系统128

7.2.2 DSS为主体的决策专家系统128

7.2.3 ES为主体的决策专家系统128

7.3 决策专家系统的关键技术129

7.3.1 知识表示129

7.3.2 知识获取134

7.3.3 搜索技术136

7.3.4 推理技术138

7.4 决策专家系统的开发设计139

7.4.1 决策专家系统的开发过程139

7.4.2 决策专家系统的开发工具142

7.4.3 专家系统平台ESP143

7.5 其他人工智能技术在DSS中的应用147

7.5.1 机器学习技术147

7.5.2 人工神经网络152

8.1.1 开发步骤160

8.1.2 开发方法160

8.1 决策支持系统的开发步骤与开发方法160

第8章 决策支持系统的开发160

8.2 决策支持系统的可行性分析161

8.2.1 决策问题分析161

8.2.2 决策目标确定162

8.2.3 可能性论证162

8.3 决策支持系统的系统分析和系统设计162

8.3.1 系统分析162

8.3.2 系统设计164

8.4 软件开发工具165

8.4.2 软件工具的选择166

8.4.1 软件工具分类166

8.5 决策支持系统的实施167

8.5.1 系统计划167

8.5.2 分阶段开发法169

8.6 决策支持系统的评价与评估170

9.1.1 电力公司的现状172

9.1.2 营销决策系统所要达到的目标172

9.1 电力营销决策支持系统的目标172

第9章 电力营销决策支持系统172

9.2 电力营销决策支持系统的总体结构173

9.2.1 电力营销决策支持系统的网络拓扑结构173

9.2.2 电力营销决策支持系统的内部结构174

9.2.3 电力营销决策支持系统功能分析174

9.3 电力营销决策支持系统开发中的关键问题176

9.3.1 模型库的建立方法176

9.3.2 数据仓库与数据挖掘的实现179

9.3.3 决策分析功能的实现181

附录184

参考文献185