內容簡介
本書在體例和內容上對第3版做了重大的調整和修改，第4版主要對DSS的理論與方法做了全面的論述與闡釋,而DSS的最新案例將在配套的《決策支持系統（DSS）案例集》(ISBN978-7-302-20724-5）中作系統介紹。
全書共分10章，第1章主要介紹DSS的產生與發展，充分論述了DSS的理論基礎以及同相關學科的關係，還重點介紹了新一代DSS和基於數據倉庫的決策支持系統的發展狀況和最新研究動態；第2章和第3章闡述了DSS的基本概念和典型的DSS構造及系統結構；第4章~第7章主要介紹資料庫及其管理系統、數據開採技術、數據倉庫技術，以及數據倉庫的數據建模和元數據；第8章主要介紹DSS的重要組成部分--模型庫及其管理系統；第9章和第10章論述了知識發現方法和知識庫系統。
本書可以作為高等院校的計算機套用、系統工程、經濟管理、自動控制等專業的研究生和高年級本科生教材；也可以作為DSS研究與開發人員的研究參考書；還可以供不同層次的經濟與行政管理和企事業單位的有關領導、管理人員和科技人員使用。
圖書目錄
第1章概論1
1.1決策支持系統的產生與發展1
1.1.1DSS的產生背景1
1.1.2DSS的發展2
1.2DSS發展的理論基礎4
1.2.1資訊理論4
1.2.2計算機技術4
1.2.3管理科學和運籌學5
1.2.4信息經濟學5
1.2.5行為科學6
1.2.6人工智慧7
1.3DSS與相關技術的關係7
1.3.1決策與預測的關係7
1.3.2DSS與管理科學、運籌學的關係10
1.3.3DSS與MIS的關係11
1.4新一代DSS的發展12
1.4.1群決策支持系統12
1.4.2分散式決策支持系統13
1.4.3智慧型決策支持系統14
1.4.4決策支持中心15
1.4.5戰略決策支持系統16
1.4.6IIIDSS17
1.5數據倉庫與決策支持系統18
1.5.1新型的決策支持技術--數據倉庫和在線上分析處理18
1.5.2綜合決策支持系統18
1.5.3基於數據倉庫的決策支持系統20
第2章決策支持系統的基本概念21
2.1結構化、半結構化和非結構化問題21
2.1.1概述21
2.1.2決策問題的性質和層次22
2.2決策支持與DSS的定義24
2.2.1決策支持24
2.2.2決策支持分類24
2.2.3決策風格26
2.2.4DSS的定義26
2.3DSS的概念模式27
2.3.1系統分析28
2.3.2專用DSS29
2.3.3DSS工具29
2.3.4DSS生成器30
2.3.5累接設計30
2.3.6ROMC分析方法32
2.3.7系統的柔性34
2.3.8系統的集成化34
第3章DSS的構造與系統結構36
3.1引言36
3.1.1DSS的基本部件36
3.1.2目標37
3.1.3功能38
3.2DSS的人機界面和問題處理系統38
3.2.1人機界面38
3.2.2問題處理系統39
3.2.3自然語言理解41
3.3DSS的庫系統43
3.3.1資料庫系統43
3.3.2模型庫系統44
3.3.3知識庫系統45
3.3.4方法庫系統46
3.4DSS的系統結構47
3.4.1三角式結構47
3.4.2串聯結構48
3.4.3熔合式結構48
3.4.4以資料庫為中心的結構49
3.4.5四庫三功能的系統結構49
3.4.6智慧型DSS的結構50
3.5DSS的體系結構與分析52
3.5.1DSS體系的分析52
3.5.2環境特徵53
3.5.3系統的部件53
3.5.4資源54
3.5.5環境和資源的關係55
第4章資料庫及其管理系統57
4.1基本概念57
4.1.1資料庫系統的定義及其特點57
4.1.2DSS資料庫系統的設計特點58
4.2數據的組織與描述59
4.2.1實體模型59
4.2.2數據模型60
4.2.3數據模型的設計60
4.3DSS的資料庫設計63
4.3.1資料庫的概念設計64
4.3.2資料庫的邏輯設計66
4.3.3資料庫的物理設計68
4.3.4資料庫系統語言69
4.4DSS資料庫技術的發展70
4.4.1資料庫與知識庫的結合方式70
4.4.2資料庫技術支持模型庫71
4.4.3DSS中資料庫單元設計72
4.4.4DSS資料庫技術的發展分析72
4.5多媒體資料庫73
4.5.1多媒體資料庫的特點與功能73
4.5.2多媒體資料庫及其管理系統的關鍵技術74
4.5.3數據模型技術75
第5章數據開採技術78
5.1數據開採技術研究背景及現狀78
5.1.1引言78
5.1.2研究背景及意義78
5.1.3國內外研究現狀79
5.2數據開採技術基本概念80
5.2.1數據開採的定義80
5.2.2數據開採的過程及分類81
5.2.3數據開採的內容和本質84
5.2.4基於數據倉庫的數據開採技術85
5.3數據開採方法86
5.3.1分類87
5.3.2聚類87
5.3.3神經網路88
5.3.4關聯規則開採方法89
5.3.5決策樹90
5.3.6多層次數據匯總歸納91
5.3.7空間資料庫的數據開採91
5.3.8數據開採的其他方法92
5.4數據開採--雲模型方法93
5.4.1定性和定量互換模型--雲模型93
5.4.2發現狀態空間理論94
5.4.3用雲模型從空間資料庫中發掘關聯規則96
5.5模糊數據開採方法98
5.5.1數據倉庫的引入98
5.5.2模糊數據開採方法99
5.5.3FDM套用範例100
5.6數據開採的智慧型方法102
5.6.1從資料庫發現知識102
5.6.2數據開採與DBMS和在線上分析處理的區別與聯繫103
5.6.3數據開採的方法和實施過程104
5.6.4智慧型算法105
5.7數據開採工具及發展方向107
5.7.1數據開採的工具107
5.7.2數據開採的發展方向107
5.8SAS的數據開採方法109
5.8.1數據開採提供決策支持109
5.8.2數據開採的方法論--SEMMA110
第6章數據倉庫技術114
6.1數據倉庫概述114
6.1.1數據倉庫的定義114
6.1.2數據倉庫查詢系統的特點114
6.1.3OLTP與OLAP的特點115
6.1.4詳細數據與小結數據115
6.1.5數據倉庫與數據集市117
6.1.6數據倉庫引擎的選擇118
6.2數據倉庫的結構框架119
6.2.1框架的概念和重要性119
6.2.2通用框架結構122
6.2.3數據源塊123
6.2.4數據倉庫結構塊123
6.2.5數據站場結構塊125
6.2.6數據倉庫的存取和使用模組125
6.2.7數據管理層模組126
6.2.8運輸層模組127
6.2.9基礎結構層模組127
6.3數據倉庫系統及其開發過程128
6.3.1數據倉庫系統128
6.3.2數據倉庫的開發過程129
6.4數據倉庫管理系統中的關鍵技術130
6.4.1引言130
6.4.2系統結構131
6.4.3系統主要模組及關鍵技術132
6.5可視數據倉庫135
6.5.1引言135
6.5.2可視數據倉庫的功能136
6.5.3數據倉庫規模化的?逑到峁?36
6.5.4可視數據倉庫的管理136
6.5.5IBM可視數據倉庫解決方案137
6.6SAS數據倉庫的結構與功能138
6.6.1SAS數據倉庫的體系結構138
6.6.2SAS數據倉庫的功能141
6.6.3SAS數據倉庫有助於數據開採143
第7章數據倉庫的數據建模和元數據144
7.1數據倉庫的數據概念模型144
7.2數據倉庫的數據組織145
7.2.1數據倉庫的數據組織方式145
7.2.2多維資料庫的組織方式145
7.2.3OLAP的數據組織147
7.3數據源建模147
7.4數據倉庫建模147
7.4.1星狀模型148
7.4.2雪花模型149
7.4.3混合模型150
7.5元數據的概念150
7.6元數據在數據倉庫中的重要性152
7.6.1元數據在數據倉庫開發期間的重要性153
7.6.2數據源抽取154
7.6.3數據求精與重構工程155
7.6.4訪問與使用156
7.7元數據的管理功能156
7.7.1數據倉庫內容的描述156
7.7.2定義數據抽取和轉換157
7.7.3基於商業事件的抽取調度158
7.7.4描述數據同步需求159
7.7.5衡量數據質量指標159
7.7.6數據倉庫信息的目錄160
7.7.7信息目錄的現狀162
7.7.8元數據的數據字典和綱目庫163
7.8元數據的標準化和商品化163
7.8.1元數據的標準化163
7.8.2元數據的商品化164
第8章模型庫及其管理系統165
8.1模型與模型庫的基本概念165
8.1.1模型概念165
8.1.2模型特點165
8.1.3模型群和模型體系166
8.1.4模型庫168
8.2模型生成技術171
8.2.1傳統建模方法及其缺陷171
8.2.2模型生成技術172
8.2.3模型生成的一般步驟173
8.2.4模型的動態生成174
8.3模型管理技術176
8.3.1模型管理系統176
8.3.2模型管理技術的發展過程176
8.3.3模型管理系統的主要研究內容177
8.4模型管理和數據管理的結合與結構179
8.4.1引言179
8.4.2模型管理和數據管理的結合179
8.4.3第四代模型管理系統的結構180
第9章知識發現方法183
9.1數據開採和知識發現的區別與聯繫183
9.2知識發現概念184
9.2.1知識發現定義184
9.2.2KDD的特點185
9.2.3知識發現的一般過程186
9.2.4知識發現的研究方向186
9.3知識發現方法187
9.3.1知識發現方法和算法187
9.3.2實用的知識發現工具和套用系統192
9.4基於資料庫中的知識發現195
9.4.1引言195
9.4.2KDD處理過程195
9.4.3數據開採的目標及方法196
9.4.4資料庫中的知識發現198
9.4.5KDD系統簡介及其WWW地址198
9.5基於資料庫中的自動發現廣義序貫模式200
9.5.1引言200
9.5.2廣義序貫模式的有關概念201
9.5.3廣義序貫模式的發現算法202
第10章知識庫系統206
10.1基本概念206
10.1.1數據206
10.1.2信息206
10.1.3知識206
10.1.4知識的分類207
10.1.5知識的屬性208
10.1.6推理方法208
10.1.7知識庫209
10.2知識表示方法209
10.2.1一階謂詞邏輯209
10.2.2語義網路表示215
10.2.3產生式規則218
10.2.4框架理論221
10.3知識庫的建立223
10.3.1DSS知識庫的特點223
10.3.2設計知識庫系統的原則224
10.3.3知識庫的開發步驟225
10.4問題處理系統226
10.4.1PPS在DSS中的地位226
10.4.2問題處理系統的分類227
10.4.3PPS的工作過程228
10.4.4問題處理系統的功能231
10.5問題求解系統236
10.5.1問題分析的基本方法236
10.5.2求解途徑240
10.6推理機243
10.6.1基本概念243
10.6.2自動機245
10.6.3形式語言245
參考文獻249
