第1章 计算机管理决策支持概论

1.1 管理者与决策

1.2 管理决策与信息系统

1.3 管理者与计算机支持

1.4 计算机决策支持和支持技术的需求

1.4.1 需要计算机决策支持的原因

1.4.2 主要决策技术

1.5 决策支持的框架

1.5.1 经典决策支持的框架

1.5.2 计算机支持与结构化决策

1.5.3 管理科学

1.6 决策支持系统的概念

1.6.1 DSS 的概念

1.6.2 使用 DSS 的原因

1.7 群体决策支持系统、首长信息系统和专家系统

1.7.1 群体决策支持系统

1.7.2 首长信息系统

1.7.3 专家系统

1.8 混合支持系统

1.9 计算机管理决策支持的发展

1.10 本书的主要内容

第2章 决策、系统、模型和支持

2.1 引言和基本概念

2.1.1 引言

2.1.2 决策

2.1.3 决策和问题求解

2.2 系统

2.2.1 系统

2.2.2 系统的有关概念

2.2.3 封闭系统与开放系统

2.2.4 信息系统

2.2.5 系统的有效性和效率

2.3 模型

2.3.1 图标模型

2.3.2 模拟模型

2.3.3 定量模型

2.3.4 模型的优点

2.4 决策过程

2.5 信息阶段

2.5.1 找出问题

2.5.2 问题分类与分解

2.5.3 问题的所有者

2.6 设计阶段

2.6.1 定量模型的变量

2.6.2 定量模型的结构

2.6.3 确定选择的原则

2.6.4 产生方案

2.6.5 预测各方案的结果

2.6.6 度量结果

2.6.7 情景

2.7 选择阶段

2.7.1 选择与模型的解

2.7.2 搜索方法

2.8 评价方法

2.8.1 多目标

2.8.2 灵敏度分析

2.9 实现阶段

2.10 决策过程的支持

2.10.1 信息阶段的支持

2.10.2 设计阶段的支持

2.10.3 选择阶段的支持

2.10.4 决策实现的支持

2.11 人的认知和决策形式

2.11.1 认知理论

2.11.2 认知方式

2.11.3 决策方式

2.12 决策人

第3章 决策支持系统概述

3.1 决策支持系统的定义

3.1.1 决策支持系统的定义

3.1.2 决策支持系统的特点和功能

3.2 决策支持系统的结构和组成部分

3.2.1 DSS 的基本结构和组成

3.2.2 智能 DSS 的结构

3.3 数据库子系统

3.4 模型库子系统

3.5 知识库子系统

3.6 用户接口子系统

3.6.1 用户接口子系统的管理

3.6.2 用户接口过程

3.7 用户

3.8 决策支持系统与管理科学和管理信息系统的区别

3.9 决策支持系统的分类

3.9.1 Alter 的输出分类

3.9.2 Holsapple 和 Whinston 的分类

3.9.3 其他分类

3.10 决策支持系统的其他问题

3.11 小结

第4章 建模分析与模型库管理系统

4.1 决策支持系统的建模

4.2 静态和动态模型

4.3 确定性、不确定性和风险的处理

4.4 影响图

4.5 决策支持系统的电子表格建模

4.6 多目标决策分析方法和模型

4.6.1 决策表

4.6.2 决策树

4.6.3 多目标决策分析

4.7 数学规划

4.7.1 数学规划

4.7.2 线性规划

4.8 启发式方法

4.8.1 概述

4.8.2 启发式方法

4.8.3 使用启发式方法的情形

4.8.4 启发式方法的优点和限制

4.9 仿真

4.9.1 仿真的主要特点

4.9.2 仿真的优点

4.9.3 仿真的限制

4.9.4 仿真方法

4.9.5 仿真的类型

4.10 多维模型

4.11 可视表格软件

4.12 财务和计划建模

4.13 可视建模和分析

4.13.1 概述

4.13.2 常规仿真

4.13.3 可视交互仿真

4.13.4 可视交互模型与 DSS

4.14 定量分析软件包

4.14.1 概述

4.14.2 统计软件包

4.14.3 管理科学软件包

4.14.4 财务建模

4.14.5 其他预制的专用 DSS

4.15 模型库管理系统

4.15.1 概述

4.15.2 建模语言

4.15.3 关系模型库管理系统

4.15.4 面向对象的模型库及其管理

第5章 数据管理与数据仓库、数据存取和可视化

5.1 数据的本质和来源

5.1.1 定义和概念

5.1.2 数据源

5.2 数据收集和数据问题

5.2.1 收集原始数据的方法

5.2.2 数据问题

5.3 数据仓库与数据存取、分析和可视化

5.4 Internet 和商业数据库服务

5.5 决策支持系统的数据库管理系统

5.6 数据库组织和结构

5.6.1 关系数据库

5.6.2 层次数据库

5.6.3 网状数据库

5.6.4 面向对象的数据库

5.6.5 多媒体数据库

5.6.6 基于文件的数据库

5.7 数据仓库

5.7.1 概念

5.7.2 数据仓库

5.8 联机分析处理、数据挖掘、查询和分析

5.8.1 概述

5.8.2 应用 SQL 查询

5.8.3 数据挖掘

5.8.4 数据挖掘应用的例子

5.9 数据可视化和多维性

5.9.1 数据可视化

5.9.2 多维性

5.9.3 多维性表示

5.10 智能数据库与智能数据挖掘

5.10.1 智能数据库

5.10.2 智能数据挖掘

5.11 小结

第6章 用户接口与决策可视化应用

6.1 用户接口概述

6.1.1 用户接口概述

6.1.2 用户接口管理系统

6.2 接口模式

6.2.1 菜单交互

6.2.2 命令语言

6.2.3 问答式

6.2.4 表格交互

6.2.5 自然语言

6.2.6 图形用户接口

6.2.7 混合模式

6.3 图形

6.3.1 图形软件

6.3.2 计算机图形的类型和作用

6.4 多媒体和超媒体

6.4.1 多媒体

6.4.2 多媒体 DSS

6.4.3 超文本

6.4.4 超媒体

6.4.5 多媒体、超媒体、Web 与面向对象的方法

6.4.6 电子文件管理与决策

6.5 虚拟现实

6.5.1 三维表达

6.5.2 虚拟现实概述

6.5.3 虚拟现实与决策

6.5.4 虚拟现实与 Web

6.6 地理信息系统

6.6.1 概述

6.6.2 GIS 软件

6.6.3 GIS 数据

6.6.4 GIS 与决策

6.6.6 GIS 的应用

6.7 自然语言处理

6.8 自然语言处理的方法

6.8.1 关键词分析

6.8.2 语言处理

6.9 自然语言处理软件的应用

6.9.1 概述

6.9.2 自然语言接口应用

6.10 语音识别与理解

6.10.1 概述

6.10.2 语音识别的优点

6.10.3 语音识别的分类

6.10.4 语音识别系统的工作原理

6.10.5 语音合成

6.10.6 语音技术的工具及应用

6.11 决策支持系统用户接口研究

6.12 小结

第7章 基于知识的决策支持与人工智能

7.1 概念和定义

7.1.1 人工智能

7.1.2 符号处理

7.1.3 启发式方法、推理和模式匹配

7.2 人工智能与自然智能

7.3 人工智能中的知识

7.3.1 概述

7.3.2 知识的使用

7.3.3 知识库

7.4 常规计算与人工智能计算

7.4.1 常规计算

7.4.2 人工智能计算

7.5 人工智能的领域

7.5.1 概述

7.5.2 专家系统

7.5.3 自然语言处理和语音理解

7.5.4 机器人学和传感系统

7.5.5 计算机视觉和景物识别

7.5.6 智能计算机辅助教学

7.5.7 神经计算

7.5.8 其他应用

7.6 基于知识的决策支持系统的类型

7.7 智能决策支持系统

7.7.1 主动的 DSS

7.7.2 自进化的 DSS

7.7.3 问题管理

7.8 未来的人工智能

第8章 决策支持系统的构造与研究

8.1 引言

8.2 决策支持系统开发策略

8.3 决策支持系统开发过程

8.4 系统开发方法：生命周期法和原型法

8.4.1 生命周期法与 DSS

8.4.2 原型法

8.5 小组与用户开发的决策支持系统

8.6 小组开发的决策支持系统

8.7 终端用户计算与用户开发的决策支持系统

8.7.1 终端用户计算

8.7.2 用户开发 DSS 的优点和风险

8.8 决策支持系统的技术层次和工具

8.9 决策支持系统开发工具的选择

8.10 决策支持系统的开发

8.11 决策支持系统的研究与发展方向

8.11.1 DSS 的主要研究问题

8.11.2 DSS 的研究方向

8.11.3 DSS 的发展趋势

第9章 网络化决策支持

9.1 网络化决策支持概述

9.2 Internet 概述

9.3 Intranet

9.4 数据存取和信息检索

9.5 通信支持

9.6 合作支持

9.6.1 时间/地点框架

9.6.2 群件

9.6.3 工作流系统

9.6.4 屏幕共享

9.6.5 分布交互式桌面群件软件

9.6.6 增强的产品实现系统

9.7 电子远程会议

9.7.1 电话会议

9.7.2 视频电话会议

9.8 Lotus Notes

9.8.2 Lotus Notes 的特点

9.8.3 Lotus Notes 的功能

9.8.4 Notes 的使用范围

9.8.5 Notes 的缺点

9.8.6 Notes 与 Internet/Intranet

9.9 电子商务

9.9.1 引言

9.9.2 面向顾客的电子商务

9.10 电子数据交换

9.10.1 EDI 的工作方式

9.10.2 EDI 的优点

9.10.3 EDI 与 Internet

9.10.4 第三方 EDI

第10章 群体决策支持系统

10.1 群体决策

10.1.1 概述

10.1.2 NGT 法

10.1.3 德尔菲法

10.2 群体决策支持系统

10.3 群体决策支持系统的目的和技术层次

10.3.1 GDSS 的目的

10.3.2 GDSS 的技术层次

10.4 群体决策支持系统软件

10.5 决策室

10.6 群体决策支持系统软件

10.6.1 决策室环境的 GDSS 软件

10.6.2 GroupSystems for Windows

10.6.3 基于 Internet 的 GDSS

10.7 意见产生

10.8 群体决策的会议过程

10.9 群体决策支持系统构造及其成功的决定因素

10.9.1 GDSS 构造

10.9.2 决策室环境 GDSS 成功的决定因素

10.9.3 GDSS 关键的成功因素

10.9.4 用已有的软件构造决策室

10.10 群体决策支持系统的研究方向

10.10.1 研究模型

10.10.2 研究方向

10.11 谈判支持系统

10.11.1 概述

10.11.2 谈判支持系统

10.11.3 基于 Web 的谈判支持系统概述

10.11.4 基于 Web 的谈判支持系统的基本结构和特点

10.11.5 一种谈判过程支持的基于 Web 的谈判支持系统

10.11.6 一种谈判解驱动的基于 Web 的谈判支持系统

10.11.7 基于 Web 的谈判支持系统需进一步研究的问题

第11章 首长信息系统和组织决策支持系统

11.1 首长信息系统的概念和定义

11.1.1 概述

11.1.2 定义

11.2 首长的作用及其信息需求

11.2.1 概述

11.2.2 确定信息需求的方法

11.3 首长信息系统的特点

11.3.1 EIS 的特点和效益

11.3.2 与 EIS 特点有关的概念

11.4 首长信息系统与管理信息系统的比较

11.5 首长信息系统与决策支持系统的比较和集成

11.5.1 EIS 与 DSS 的比较

11.5.2 集成 EIS 和 DSS：首长支持系统

11.5.3 EIS 与群体支持系统的集成

11.6 硬件和软件

11.6.1 硬件

11.6.2 软件

11.7 数据仓库、数据获取、多维分析与 Web

11.8 企业首长信息系统

11.9 首长信息系统的实现

11.10 首长信息系统中包含软信息

11.11 未来的首长信息系统及研究的问题

11.11.1 未来的 EIS

11.11.2 研究问题

11.12 组织决策支持系统

11.13 组织决策支持系统的结构

11.14 组织决策支持系统的构造

11.15 组织决策支持系统的实现

11.15.1 ODSS 实现问题

11.15.2 模型库、数据库、用户接口与集成

第12章 决策支持系统的实现和集成

12.1 实现问题概述

12.1.1 引言

12.1.2 实现的概念

12.1.3 实现成功的度量

12.2 实现的主要问题

12.2.1 概述

12.2.2 技术因素

12.2.3 行为因素

12.2.4 过程因素

12.2.5 用户参与

12.2.6 组织因素

12.2.7 外部环境

12.2.8 与项目有关的因素

12.3 实现策略

12.4 系统集成

12.4.1 系统集成的类型

12.4.2 集成的目的和作用

12.5 决策支持系统与专家系统集成的模型

12.5.1 专家系统附加到 DSS 部件中

12.5.2 专家系统作为 DSS 的一个部件

12.5.3 共享决策过程

12.6 决策支持系统与首长信息系统和专家系统的集成

12.7 智能建模和模型管理

12.8 系统集成的例子

12.8.1 集成制造系统

12.8.2 嵌入的智能系统

12.8.3 智能计算机集成制造

12.8.4 市场

12.8.5 工程

12.8.6 软件工程

12.8.7 财产保险业决策

12.9 集成中的问题

参考文献