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上篇 基础理论3

第1章 决策支持系统概述3

1.1 决策的基本理论3

1.1.1 决策的定义3

1.1.2 决策的基础4

1.1.3 决策的要素4

1.1.4 决策的分类6

1.1.5 决策问题的特点9

1.1.6 决策过程与类型9

1.1.7 决策者的类型及风格11

1.2 决策支持系统的基本概念13

1.2.1 DSS的定义13

1.2.2 DSS的特征15

1.2.3 DSS的基本功能15

1.2.4 DSS的主要类型16

1.2.5 DSS的决策模型17

1.3 决策支持系统的产生与发展18

1.3.1 DSS的产生18

1.3.2 DSS的发展20

1.3.3 DSS的研究现状22

1.4 决策支持系统的理论基础23

1.4.1 管理科学与运筹学23

1.4.2 计算机技术23

1.4.3 信息论24

1.4.4 人工智能24

1.4.5 行为科学25

1.5 决策支持系统与其他系统的关系25

1.5.1 DSS与MIS的关系26

1.5.2 DSS与专家系统（ES）的关系27

1.6 决策支持系统中的智能技术27

1.6.1 基于专家系统的决策支持28

1.6.2 基于神经网络的决策支持28

1.6.3 基于机器学习的决策支持29

1.6.4 基于Agent的决策支持29

第2章 决策分析的基本理论31

2.1 决策分析的基本问题31

2.1.1 决策问题的典型特征32

2.1.2 决策分析的步骤与环境33

2.1.3 决策分析的类型33

2.2 风险型决策方法35

2.2.1 期望值法35

2.2.2 决策树法35

2.2.3 概率的确定36

2.2.4 效用与决策37

2.2.5 信息价值38

2.2.6 灵敏度分析39

2.3 多目标决策39

2.3.1 多目标决策问题的提出39

2.3.2 多目标决策的基本理论39

2.3.3 非劣解42

2.4 多属性决策方法44

2.4.1 基于评价值的方法44

2.4.2 基于评价序的方法45

2.4.3 新型多属性决策方法48

第3章 决策分析的常用方法50

3.1 层次分析法50

3.1.1 层次分析法的基本概念与思路50

3.1.2 层次分析法的基本步骤50

3.1.3 层次分析法的优点与局限性54

3.1.4 正互反阵最大特征值和特征向量实用算法55

应用实践1 “爸爸去哪儿”节目吸引受众因素分析（1）56

应用实践2 电视台频道部门绩效考核（1）61

3.2 模糊综合评价64

3.2.1 模糊综合评价概述64

3.2.2 模糊集的基本概念65

3.2.3 模糊关系与模糊矩阵66

3.2.4 模糊综合评价68

应用实践1 “爸爸去哪儿”节目吸引受众因素分析（2）69

应用实践2 电视台频道部门绩效考核（2）72

3.3 粗糙集75

3.3.1 粗糙集的基本概念75

3.3.2 信息系统与决策表75

3.3.3 知识的约简76

3.3.4 区分矩阵77

应用实践3 综合系统评价指标权重的计算78

应用实践4 播音主持人的综合评价89

3.4 主成分分析法92

3.4.1 主成分分析法的相关概念92

3.4.2 主成分分析法的计算步骤94

应用实践5 城市综合竞争力的评价95

3.5 数据包络分析101

3.5.1 DEA的基本原理101

3.5.2 DEA的CCR模型102

3.5.3 评价系统的DEA有效性104

3.5.4 DEA有效决策单元的构造105

3.5.5 DEA应用步骤107

3.5.6 DEA的计算方法107

应用实践6 我国传媒上市公司绩效实证分析115

3.6 马尔科夫决策119

3.6.1 转移概率矩阵及其决策特点119

3.6.2 转移概率矩阵的平衡状态120

3.6.3 转移概率矩阵决策的应用步骤121

3.6.4 马尔科夫决策的应用121

应用实践7 超市酸奶经营状况预测123

3.7 神经网络法129

3.7.1 BP网络的相关概念130

3.7.2 BP网络算法130

3.7.3 BP神经网络群决策模型131

应用实践8 课堂效果评价131

中篇 系统实践139

第4章 决策支持系统的核心组件139

4.1 决策支持系统的体系结构与组成139

4.1.1 基于多库的体系结构及组成139

4.1.2 基于知识的体系结构及组成141

4.2 模型库系统142

4.2.1 模型143

4.2.2 模型库149

4.2.3 模型库管理系统151

4.2.4 模型库的设计155

4.3 数据库系统158

4.3.1 数据库系统概述160

4.3.2 数据模型163

4.3.3 DSS数据库165

4.3.4 数据仓库167

4.3.5 联机分析处理174

4.3.6 数据挖掘181

4.4 方法库系统189

4.4.1 方法库概念介绍189

4.4.2 方法库的结构190

4.4.3 方法库管理系统193

4.4.4 方法库系统的设计195

4.5 人机交互系统196

4.5.1 人机交互系统概述197

4.5.2 人机交互系统的设计200

4.5.3 人机交互系统开发技术203

应用实践9 技术组件体系搭建210

第5章 群决策支持系统设计与应用214

5.1 群决策的基本概念与方法214

5.1.1 群决策的基本概念215

5.1.2 群决策问题的集结方法217

5.1.3 德尔菲法219

5.1.4 投票表决221

5.2 群决策支持系统的基本理论223

5.2.1 GDSS的背景与概念223

5.2.2 GDSS的分类与特点225

5.2.3 GDSS的功能与结构227

5.2.4 GDSS研究的缺陷与发展方向228

5.2.5 GDSS与DSS的关系229

5.3 人才招聘群决策支持系统的设计实现231

5.3.1 系统总体设计231

5.3.2 系统需求分析232

5.3.3 系统概念设计236

5.3.4 系统逻辑设计238

5.3.5 系统物理设计244

5.3.6 系统实施246

5.3.7 系统运行示例247

第6章 决策支持系统生成器设计与应用249

6.1 DSSG的基本理论249

6.1.1 DSSG的产生背景249

6.1.2 DSSG的应用价值250

6.1.3 DSSG的发展现状250

6.2 基于组件技术的可复用式开发252

6.2.1 软件复用252

6.2.2 组件技术253

6.2.3 基于组件的软件开发方法256

6.3 DSSG的架构分析与设计259

6.3.1 功能分析与设计思路260

6.3.2 基于MATLAB的方法库设计261

6.3.3 基于推荐技术的模型库设计266

6.3.4 基于数据挖掘的知识库设计267

6.3.5 基于Flex的人机交互设计269

6.4 DSSG的技术构建与实现273

6.4.1 技术体系构建273

6.4.2 系统设计框架275

6.4.3 系统总体设计278

6.4.4 数据库设计280

6.4.5 模型库与方法库的MATLAB设计282

6.4.6 服务器端设计283

6.4.7 客户端设计286

6.5 DSSG的案例实证与应用288

6.5.1 基于DSSG的GDSS开发289

6.5.2 DSSG应用分析289

6.6 小结292

应用实践10 Java调用MATLAB实例293

应用实践11 Java调用MATLAB的Web应用299

下篇 应用趋势307

第7章 智慧城市下的大数据决策307

7.1 智慧城市与新一代信息技术307

7.1.1 智慧城市建设的政策背景与信息壁垒307

7.1.2 新一代信息技术助力三元世界融合308

7.2 大数据时代的科学决策310

7.2.1 全球加速迈入大数据时代310

7.2.2 大数据决策：大数据时代的大变革312

7.2.3 大数据决策的关键技术与隐私保护315

7.2.4 大数据决策的应用案例320

7.3 智慧城市运行管理的信息协同模式322

7.3.1 智慧城市大数据的内涵与分类标准322

7.3.2 智慧城市运行管理的信息协同框架324

7.3.3 智慧城市运行管理的信息流转模式327

7.3.4 城市系统下的信息流转自适应优化329

7.3.5 面向科学决策的多维协同体系330

7.4 智慧城市运行管理的决策支持案例331

7.4.1 总体技术和应用框架331

7.4.2 领域应用案例333

附录A 决策风格测试337

附录B 城市综合竞争力的评价原始数据表340

附录C 人才招聘GDSS功能流程说明349

附录D 人才招聘GDSS源程序目录355

附录E DSSG方法库函数分类列表356

附录F DSSG源程序目录365

附录G 美国奥巴马政府大数据战略366

主要英文缩写索引372

主要参考文献375

后记——行为决策中的哲学智慧385