第1章 概論
1. 1 決策支持系統(tǒng)的產生與發(fā)展
1. 1. 1 DSS的產生背景
1. 1. 2 DSS的發(fā)展
l, 2 DSS發(fā)展的理論基礎
1. 2. 1 信息論
1. 2. 2 計算機技術
1. 2. 3 管理科學和運籌學
1. 2. 4 信息經濟學(1nformation Economics)
1. 2. 5 行為科學
1. 2. 6 人工智能
1. 3 DSS與相關技術的關系
1. 3. 1 決策與預測的關系
1. 3. 2 DSS與管理科學(MS). 運籌學(OR)的關系
1. 3. 3 DSS與MIS的關系
l. 3. 4 DSS與專家系統(tǒng)(ES)的關系
1. 4 新一代DSS的發(fā)展
1. 4. 1 群決策支持系統(tǒng)(GDSS)
l. 4. 2 分布式決策支持系統(tǒng)(DDSS)
1. 4. 3 智能決策支持系統(tǒng)(1DSS)
1. 4. 4 決策支持中心
1. 4. 5 戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)
1. 4. 6 I3DSS
1. 5 數(shù)據(jù)倉庫與決策支持系統(tǒng)
l. 5. 1 新型的決策支持技術——數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析處理(OLAP)
1. 5. 2 綜合決策支持系統(tǒng)
1. 5. 3 基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)
第2章 決策支持系統(tǒng)的基水概念
2. 1 結構化. 半結構化和非結構化問題
2. 1. 1 概述
2. 1. 2 決策問題的性質和層次
2. 2. 決策支持與DSS的定義
2. 2. 1 決策支持
2. 2. 2 決策支持分類
2. 2. 3 決策風格
2. 2. 4 D5S的定義
2. 3 DSS的概念模式
2. 3. l 系統(tǒng)分析
2. 3. 2 專用DSS
2. 3. 3 DSS工具
2. 3. 4 DSS生成器
2. 3. 5 累接設計
2. 3. 6 ROMC分析方法
2. 3. 7 系統(tǒng)的柔性
2. 3. 8 系統(tǒng)的集成化
第3章 DSS的構造與系統(tǒng)結構
3. 1 引言
3. 1. 1 DSS的基本部件
3. 1. 2 目標
3. 1. 3 功能
3. 2 DSS的人機界面和問題處理系統(tǒng)
3. 2. 1 人機界面
3. 2. 2 問題處理系統(tǒng)
3. 2. 3 自然語言理解
3. 3 四庫系統(tǒng)
3. 3. 1 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
3. 3. 2 模型庫系統(tǒng)
3. 3. 3 知識庫系統(tǒng)
3. 3. 4 方法庫系統(tǒng)
3. 4 DSS的系統(tǒng)結構
3. 4. 1 三角式結構
3. 4. 2 串聯(lián)結構
3. 4. 3 熔合式結構
3. 4. 4 以數(shù)據(jù)庫為中心的結構
3. 4. 5 四庫三功能的系統(tǒng)結構
3. 4. 6 智能DSS的結構
3. 5 D5S的體系結構, 與分析
3. 5. 1 DSS體系的分橋
3. 5. 2 環(huán)境特征
3. 5. 3 系統(tǒng)的部件
3. 5. 4 資源
3. 5. 5 環(huán)境和資源的關系
第4章 數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)
4. l 基本概念
4. 1. 1 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的定義及其特點
4. 1. 2 DSS數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設計特點
4. 2 數(shù)據(jù)的組織與描述
4. 2. l 實體模型
4. 2. 2 數(shù)據(jù)模型
4. 2. 3 數(shù)據(jù)模型的設計
4. 3 DSS的數(shù)據(jù)庫設計
4. 3. l 數(shù)據(jù)庫的概念設計
4. 3. 2 數(shù)據(jù)庫的邏輯設計
4. 3. 3 數(shù)據(jù)庫的物理設計
4. 3. 4 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)語言
4. 4 DSS數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的一個實例
4. 4. 1 某煉廠生產經營決策支持系統(tǒng)(IPDSS)的數(shù)據(jù)庫
4. 4. 2 1PDSS中的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
4. 5 DSS數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展
4. 5. l 數(shù)據(jù)庫與知識庫的結合方式
4. 5. 2 數(shù)據(jù)庫技術支持模型庫
4. 5. 3 DSS中數(shù)據(jù)庫單元設計
4. 5. 4 DSS數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展分析
4. 6 多媒體數(shù)據(jù)庫
4. 6. 1 多媒體數(shù)據(jù)庫的特點與功能
4. 6. 2 多媒體數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)的關鍵技術
4. 6. 3 數(shù)據(jù)模型技術
第5章 數(shù)據(jù)開采技術
5. 1 數(shù)據(jù)開采技術基本概念
5. 1. 1 數(shù)據(jù)開采的定義
5. 1. 2 數(shù)據(jù)開采的過程及分類
5. l. 3 數(shù)據(jù)開采的內容和本質
5. 1. 4 基于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)開采技術
5. 2 數(shù)據(jù)開采的一般方法
5. 2. 1 關聯(lián)規(guī)則開采方法
5. 2. 2 多層次數(shù)據(jù)匯總歸納
5. 2. 3 空間數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)開采
5. 2. 4 數(shù)據(jù)開采的其他方法
5. 3 數(shù)據(jù)開采一一云模型方法
5. 3. 1 定性和定量互換模型——云模型
5. 3. 2 發(fā)現(xiàn)狀態(tài)空間理論
5. 3. 3 用云模型從空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘關聯(lián)規(guī)則
5. 4 模糊數(shù)據(jù)開采(FDM)方法
5. 4. 1 數(shù)據(jù)倉庫的引入
5. 4. 2 模糊數(shù)據(jù)開采方法(FDM)
5. 4. 3 FDM應用范例
5. 5 數(shù)據(jù)開采的智能方法
5. 5. 1 從數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)知識
5. 5. 2 數(shù)據(jù)開采與DBMS和聯(lián)機分析處理的區(qū)別與聯(lián)系
5. 5. 3 數(shù)據(jù)開采的方法和實施過程
5. 5. 4 智能算法
5. 6 數(shù)據(jù)開采工具及發(fā)展方向
5. 6. 1 數(shù)據(jù)開采的工具
5. 6. 2 ”數(shù)據(jù)開采的發(fā)展方向
5. 7 SAS的數(shù)據(jù)開采的方法論——SEMMA
5. 7. 1 數(shù)據(jù)開采提供決策支持
5. 7. 2 數(shù)據(jù)開采的方法論——SEMMA
5. 8 數(shù)據(jù)開采(data mining)的應用領域
5. 8. 1 數(shù)據(jù)開采在市場營銷和金融投資中的應用
5. 8. 2 數(shù)據(jù)開采系統(tǒng)在風險評估中的應用
5. 8. 3 DM系統(tǒng)在通信網絡中的應用
5. 8. 4 在DNA分析中的應用
5. 8. 5 天文數(shù)據(jù)分析中的DM系統(tǒng)
第6章 數(shù)據(jù)倉庫技術
6. 1 數(shù)據(jù)倉庫概述
6. 1. 1 數(shù)據(jù)倉庫的定義
6. 1. 2 數(shù)據(jù)倉庫查詢系統(tǒng)的特點
6. 1. 3 OLTP與OLAP的特點
6. 1. 4 詳細數(shù)據(jù)與小結數(shù)據(jù)
6. 1. 5 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市
6. 1. 6 數(shù)據(jù)倉庫引擎的選擇
6. 2 數(shù)據(jù)倉庫的結構框架
6. 2. 1 框架的概念和重要性
6. 2. 2 通用框架結構
6. 2. 3 數(shù)據(jù)源塊
6. 2. 4 數(shù)據(jù)倉庫結構塊
6. 2. 5 數(shù)據(jù)站場紀構塊
6. 2. 6 數(shù)據(jù)倉庫的存取和使用模塊
6. 2. 7 數(shù)據(jù)管理層模塊
6. 2. 8 傳輸層模塊
6. 2. 9 基礎結構層模塊
6. 3 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)及其開發(fā)過程
6. 3. 1 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)
6. 3. 2 數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)過程
6. 4 數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)中的關鍵技術
6. 4. l 引言
6. 4. 2 系統(tǒng)結構
6. 4. 3 系統(tǒng)主要模塊及關鍵技術
6. 5 可視數(shù)據(jù)倉庫
6. 5. 1 引言
6. 5. 2 可視數(shù)據(jù)倉庫的功能
6. 5. 3 數(shù)據(jù)倉庫規(guī)?；捏w系結構
6. 5. 4 可視數(shù)據(jù)倉庫的管理
6. 5. 5 IBM可視數(shù)據(jù)倉庫解決方案
6. 6 SAS數(shù)據(jù)倉庫的結構與功能
6. 6. 1 SAS數(shù)據(jù)倉庫的體系結構
6. 6. 2 SAS數(shù)據(jù)倉庫的功能 .
6. 6. 3 SAS數(shù)據(jù)倉庫有助于數(shù)據(jù)開采
第7章 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)建模和元數(shù)據(jù)
7. 1 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)概念模型
7. 2 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織
7. 2. l 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織方式
7. 2. 2 多維數(shù)據(jù)庫的組織方式
7. 2. 3 OLAP的數(shù)據(jù)組織
7. 3 數(shù)據(jù)源建模
7. 4 數(shù)據(jù)倉庫建模
7. 4. 1 星型模型
7. 4. 2 雪花模型
7. 4. 3 混合模型
7. 5 元數(shù)據(jù)的概念
7. 6 元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中的重要性
7. 6. 1 元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)期間的重要性
7. 6. 2 數(shù)據(jù)源抽取
7. 6. 3 數(shù)據(jù)求精與重構工程
7. 6. 4 訪問與使用
7. 7 元數(shù)據(jù)的管理功能
7. 7. 1 數(shù)據(jù)倉庫內容的描述
7. 7. 2 定義數(shù)據(jù)抽取和轉換
7. 7. 3 基于商業(yè)事件的抽取調度
7. 7. 4 描述數(shù)據(jù)同步需求
7. 7. 5 衡量數(shù)據(jù)質量指標
7. 7. 6 數(shù)據(jù)倉庫信息的目錄
7. 7. 7 信息目錄的現(xiàn)狀
7. 7. 8 元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)字典和綱目庫
7. 8 元數(shù)據(jù)的標準化和商品化
7. 8. 1 元數(shù)據(jù)的標準化
7. 8. 2 元數(shù)據(jù)的商品化
第8章 模型庫及其管理系統(tǒng)
8. 1 模型與模型庫的基本概念
8. 1. 1 模型概念
8. 1. 2 模型特點
8. 1. 3 模型群和模型體系
8. 1. 4 模型庫
8. 2 模型生成技術
8. 2. 1 傳統(tǒng)建模方法及其缺陷
8. 2. 2 模型生成技術
8. 2. 3 模型生成的一般步驟
8. 2. 4 模型的動態(tài)生成
8. 3 模型管理技術
8. 3. 1 模型管理系統(tǒng)(MMS)
8. 3. 2 模型管理技術的發(fā)展過程
8. 3. 3 模型管理系統(tǒng)(MMS)的主要研究內容
8. 4 DSS中模型管理的人工智能方法
8. 4. 1 用一階謂詞邏輯(FOL)表示模型的一種方法
8. 4. 2 知識庫支持模型的一個實例
8. 5 模型管理和數(shù)據(jù)管理的結合
8. 5. 1 引言
8. 5. 2 模型管理和數(shù)據(jù)管理的結合
8. 5. 3 第四代模型管理系統(tǒng)的結構
8. 6 基于人工神經網絡的非線性預測模型
8. 6. 1 人工神經網絡模型基本概念
8. 6. 2 基于神經網絡的非線性預測方法
8. 6. 3 逆?zhèn)鞑ド窠浘W絡模型的改進
8. 6. 4 權重貢獻率和關鍵神經節(jié)點
8. 6. 5 模型變量的選擇
8. 6. 6 觀測樣本的采集和使用
第9章 知識發(fā)現(xiàn)(KDD)”方法
9. 1 數(shù)據(jù)開采和知識發(fā)現(xiàn)的區(qū)別與聯(lián)系
9. 2 知識發(fā)現(xiàn)概念
9. 2, 1 知識發(fā)現(xiàn)(KDD)定義
9. 2. 2 KDD的特點
9. 2. 3 知識發(fā)現(xiàn)的一般過程
9. 2. 4 知識發(fā)現(xiàn)的研究方向
9. 3 知識發(fā)現(xiàn)方法
9. 3. 1 知識發(fā)現(xiàn)方法和算法
9. 3. 2 實用的知識發(fā)現(xiàn)工具和應用系統(tǒng)
9. 4 基于數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(KDD)
9. 4. 1 引言
9. 4. 2 KDD處理過程
9. 4. 3 數(shù)據(jù)開采的目標及方法
9. 4. 4 數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)
9. 4. 5 KDD系統(tǒng)簡介及其WWW地址
9. 5 基于數(shù)據(jù)庫中的自動發(fā)現(xiàn)廣義序貫模式
9. 5. l 引言
9. 5. 2 廣義序貫模式的有關概念
9. 5. 3 廣義序貫模式的發(fā)現(xiàn)算法
第10章 知識庫系統(tǒng)
10. 1 基本概念
10. 1. 1 數(shù)據(jù)
lO. 1. 2 信息
lO. 1. 3 知識
10. 1. 4 知識的分類
lO. 1. 5 知識的屬性
10. 1. 6 推理方法
lO. 1. 7 知識庫
10. 2 知識表示方法
lO. 2. l 一階謂詞邏輯
lO. 2. 2 語義網絡表示
lO. 2. 3 產生式規(guī)則
10. 2. 4 框架理論
10. 3 知識庫的建立
10. 3. 1 DSS知識庫的特點
10. 3. 2 設計知識庫系統(tǒng)的原則
10. 3. 3 知識庫的開發(fā)步驟
10. 4 問題處理系統(tǒng)(PPS)
lO. 4. 1 PPS在DSS中的地位
10. 4. 2 問題處理系統(tǒng)的分類
10. 4. 3 PPS的工作過程
10. 4. 4 問題處理系統(tǒng)的功能
10. 5 問題求解系統(tǒng)
10. 5. 1 問題分折的基本方法
10. 5. 2 求解途徑
10. 6 推理機
10. 6. 1 基本概念
10. 6. 2 自動機
10. 6. 3 形式語言
第11章 某石油煉廠生產經營決策支持系統(tǒng)
11. 1 石油煉廠概況
11. 1. 1 煉廠生產工藝過程
11. 1. 2 煉廠生產的基本特點
11. 1. 3 煉廠中的生產經營決策
11. 2 問題的提出
11. 3 集成化煉廠生產經營決策支持系統(tǒng)
11. 3. 1 煉廠生產經營決策活動對DSS的要求
11. 3. 2 煉廠生產經營決策中的DSS：現(xiàn)狀
11. 3. 3 1PDSS概述
11. 4 問題生成系統(tǒng)
11. 4. 1 概述
11. 4. 2 問題生成過程與問題生成系統(tǒng)
11. 4. 3 IPDSS中的問題生成系統(tǒng)
11. 5 問題求解系統(tǒng)
11. 5. 1 系統(tǒng)集成問題
11. 5. 2 問題求解與系統(tǒng)集成
11. 5. 3 IPDSS中的問題求解系統(tǒng)
11. 6 混合式煉廠生產調度專家系統(tǒng)
11. 6. 1 煉廠生產作業(yè)計劃
11. 6. 2 過程系統(tǒng)運行優(yōu)化方法綜述
11. 6. 3 混合式煉廠生產調度專家系統(tǒng)
第12章 企業(yè)管理決策支持系統(tǒng)(EMDSS)
12. 1 工業(yè)企業(yè)管理的決策問題
12. 1. 1 工業(yè)企業(yè)概述
12. 1. 2 工業(yè)企業(yè)的生產經營決策
l2. 1. 3 計算機在工業(yè)企業(yè)管理中的應用
12. 2 企業(yè)管理決策支持系統(tǒng)
12. 2. 1 企業(yè)管理決策支持系統(tǒng)(EMDSS)的結構
12. 2. 2 EMDSS的軟件開發(fā)過程
12. 3 EMDSS人機界面的開發(fā)
12. 3. 1 界面的漢化
l2. 3. 2 窗口和下拉菜單
12. 3. 3 指定位置西文信息輸入顯示
l2. 3. 4 EMDSS中的圖形及輸出
12. 4 EMDSS數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)的開發(fā)
12. 4. 1 EMDSS數(shù)據(jù)庫概述
12. 4. 2 EMDSS數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
12. 4. 3 EMDSS的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
12. 5 模型庫的推理過程及實現(xiàn)
12. 5. 1 投入產出模型
12. 5. 2 投入產出表格式的數(shù)據(jù)庫類型轉換
l2. 5. 3 盈虧平衡模型及盈虧平衡圖
第13章 PLATINUM tecllH010gy數(shù)據(jù)倉庫
l3. 1 PLATINUM數(shù)據(jù)倉庫解決方案
13. 1. 1 PLATINUM數(shù)據(jù)倉庫設計原則
13. 1. 2 PLATINUM數(shù)據(jù)倉庫結構
13. 1. 3 建立數(shù)據(jù)倉庫的過程
13. 1. 4 PLATINUM數(shù)據(jù)倉庫解決方案主要工具
13. 2 PLATINUM系統(tǒng)管理解決方案
13. 2. 1 安全性管理解決方案——AutoSecureACX和AutoSecureSSO
13. 2. 2 網絡存儲管理解決方案
l3. 2. 3 企業(yè)作業(yè)管理解決方案
13. 2. 4 軟件分發(fā)管理解決方案
13. 3 PLATINUM應用開發(fā)生命周期解決方案
l3. 3. 1 大型應用開發(fā)的基本流程
13. 3. 2 PLATINUM應用開發(fā)解決方案
13. 3. 3 分析設計工具(paradignlplus)
13. 3. 4 數(shù)據(jù)庫服務器編程工具集(SQL—Station)
13. 3. 5 針對策雜業(yè)務的開發(fā)工具(AionDS)
13. 3. 6 應用系統(tǒng)溯試工具集(FinalExam)
13. 3. 7 應用開發(fā)管理工具(ccc／Harvest)
13. 4 PLATINUM technology ProVision集成化系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫管理
13. 4. 1 ProVision產品特色
13. 4. 2 ProVision產品結構
13. 4. 3 ProVision產品優(yōu)勢
第14章 Bos5ness Objects決策支持系統(tǒng)工具
14. 1 BuSiness Objects. 概述
14. 2 Business Objects的特點和應用對象
14. 3 Business Objects的主要功能
14. 4 Business Objects的優(yōu)點
14. 5 Business Objects能幫助企業(yè)實現(xiàn)科學決策
14. 6 Business Objects在銀行系統(tǒng)的應用
14. 7 Business Objects 4. O——數(shù)據(jù)庫前端決策支持工具參考文獻
鄂公網安備 42010302001612號 