圖書信息
出版社: 高等教育出版社; 第2版 (2010年12月1日)
叢書名: 高等學校信息管理與信息系統專業系列教材·普通高等教育“十一五”國家級規劃教材
平裝: 285頁
正文語種: 簡體中文
開本: 16
ISBN: 9787040312928
條形碼: 9787040312928
尺寸: 22.6 x 16.6 x 1.2 cm
重量: 381 g
內容簡介
《管理信息學(第2版)》是普通高等教育“十一五”國家級規劃教材，主要內容包括緒論、信息與管理、信息採集與存儲、信息傳輸與信息編碼、信息安全與信息加密、信息處理、信息決策理論與方法等。《管理信息學(第2版)》以信息生命周期為主線，貫穿整本教材，並以最新、最全面的認識闡述信息和管理信息的基本概念、基礎理論和處理方法。《管理信息學(第2版)》同時強化實踐技能，讓學生在掌握基本理論的基礎上，學會使用信息，把理論知識與實踐相結合，培養學生在管理過程中處理信息的能力。
《管理信息學(第2版)》可作為高等學校信息管理與信息系統、電子商務、信息與計算科學等管理類、信息類專業的本科生或研究生教材，也可供信息科學領域、管理科學領域的研究人員參考。
目錄
第1章 緒論
1.1 信息科學的發展
1.2 管理中的信息學問題
1.3 本書的內容結構
1.4 學習任務和目標
思考題
第2章 信息與管理
2.1 案例分析
2.2 信息的概念
2.2.1 哈特萊的觀點
2.2.2 信息概念的不同描述
2.2.3 數據、信息與知識
2.3 信息的基本特徵、性質與類型
2.3.1 信息的基本特徵
2.3.2 信息的性質
2.3.3 信息的類型
2.4 信息的生命周期
2.4.1 信息採集
2.4.2 信息存儲
2.4.3 信息傳輸
2.4.4 信息處理
2.4.5 信息的套用和維護
2.5 信息的系統觀
2.5.1 系統的基本概念
2.5.2 信息系統概念與結構
2.5.3 信息系統的數學模型
2.6 信息與管理
2.7 信息的度量
2.7.1 機率信息的描述
2.7.2 不確定性與自信息量
2.7.3 信息熵
2.7.4 哈特萊信息度量方法
2.7.5 香農定理
2.7.6 信息熵的性質
思考題
第3章 信息採集與存儲
3.1 信息採集概述
3.1.1 信息採集的概念
3.1.2 信息採集的原則
3.1.3 信息採集的範圍
3.1.4 信息採集的來源
3.1.5 信息採集的流程
3.2 信息的感知、感測和收集
3.2.1 信息感知
3.2.2 信息感測
3.2.3 信息收集
3.2.4 信息識別
3.3 信息組織
3.3.1 信息組織的概念
3.3.2 信息組織的原理
3.3.3 信息組織的層次
3.4 信息存儲
3.4.1 信息存儲概述
3.4.2 信息存儲的體系結構
3.4.3 資料庫與數據倉庫
思考題
第4章 信息傳輸與信息編碼
4.1 信息傳輸的概念
4.1.1 信息傳輸與語法信息
4.1.2 信息傳輸與信號
4.2 信息傳輸模型
4.2.1 信息傳輸的基本模型
4.2.2 信息傳輸的一般模型
4.3 信息傳輸的有效性
4.3.1 信源及信源編碼
4.3.2 變長無失真信源編碼定理
4.3.3 哈夫曼編碼
4.4 信息傳輸的抗干擾性
4.4.1 信道及信道容量
4.4.2 信道編碼
4.4.3 二元線性碼
4.4.4 線性碼的編碼與解碼
4.4.5 循環碼
4.4.6 循環碼的編碼與解碼
4.4.7 抗干擾信道編碼定理
4.5 限失真信源編碼定理
思考題
第5章 信息安全與信息加密
5.1 信息安全的基本概念
5.1.1 危害信息安全的因素
5.1.2 保護信息安全的措施
5.1.3 密碼技術是保護信息安全的關鍵技術
5.2 密碼學的基本概念
5.3 密碼學的複雜性理論
5.3.1 算法複雜性
5.3.2 問題複雜性
5.4 私鑰密碼算法
5.4.1 流密碼
5.4.2 分組密碼
5.4.3 DES加密算法原理
5.5 公鑰密碼算法
5.5.1 公鑰密碼體制及其設計的基本原理
5.5.2 RSA密碼體制
5.6 數字簽名方案
5.6.1 數字簽名方案概述
5.6.2 RSA簽名方案
5.6.3 OSS簽名方案
5.6.4 數字簽名的發展與挑戰
5.7 識別協定
5.7.1 識別協定概述
5，7.2 Feige-Fiat-Shamir識別協定
5.7.3 改進的Feige-Fiat-Shamir識別協定
5.8 密鑰管理
5.8.1 密鑰管理的意義
5.8.2 密鑰的分類與產生
5.8.3 密鑰的分配
5.8.4 密鑰保護和秘密共享
思考題
第6章 信息處理
6.1 信息處理過程
6.1.1 信息處理的多階段模型
6.1.2 信息處理過程中各階段任務
6.2 信息預處理
6.2.1 連續屬性集離散化分析
6.2.2 概念泛化分析
6.2.3 空值估算
6.3 信息處理的統計學方法
6.3.1 多元數據的相關分析
6.3.2 聚類分析
6.3.3 判別分析
6.3.4 回歸分析
6.3.5 時間序列分析
6.4 信息處理的機器學習方法
6.5 不確定信息的處理方法
6.5.1 模糊集方法
6.5.2 粗糙集方法
6.5.3 貝葉斯網路
思考題
第7章 信息決策理論與方法
7.1 統計學方法在管理決策中的套用
7.1.1 回歸分析的套用
7.1.2 聚類分析的套用
7.1.3 時間序列分析的套用
7.2 人工智慧方法在管理決策中的套用
7.2.1 規則的表示與推理
7.2.2 不確定推理
7.3 信息熵在管理決策中的套用
7.3.1 管理決策的熵思想
7.3.2 基於信息熵的管理決策方法
思考題
參考文獻
