决策支持系统理论与实践

上篇  基础理论第1章  决策支持系统概述1.1  决策的基本理论1.1.1  决策的定义1.1.2  决策的基础1.1.3  决策的要素1.1.4  决策的分类1.1.5  决策问题的特点1.1.6  决策过程与类型1.1.7  决策者的类型及风格1.2  决策支持系统的基本概念1.2.1  DSS的定义1.2.2  DSS的特征1.2.3  DSS的基本功能1.2.4  DSS的主要类型1.2.5  DSS的决策模型1.3  决策支持系统的产生与发展1.3.1  DSS的产生1.3.2  DSS的发展1.3.3  DSS的研究现状1.4  决策支持系统的理论基础1.4.1  管理科学与运筹学1.4.2  计算机技术1.4.3  信息论1.4.4  人工智能1.4.5  行为科学1.5  决策支持系统与其他系统的关系1.5.1  DSS与MIS的关系1.5.2  DSS与专家系统（ES）的关系1.6  决策支持系统中的智能技术1.6.1  基于专家系统的决策支持1.6.2  基于神经网络的决策支持1.6.3  基于机器学习的决策支持1.6.4  基于Agent的决策支持第2章  决策分析的基本理论2.1  决策分析的基本问题2.1.1  决策问题的典型特征2.1.2  决策分析的步骤与环境2.1.3  决策分析的类型2.2  风险型决策方法2.2.1  期望值法2.2.2  决策树法2.2.3  概率的确定2.2.4  效用与决策2.2.5  信息价值2.2.6  灵敏度分析2.3  多目标决策2.3.1  多目标决策问题的提出2.3.2  多目标决策的基本理论2.3.3  非劣解2.4  多属性决策方法2.4.1  基于评价值的方法2.4.2  基于评价序的方法2.4.3  新型多属性决策方法第3章  决策分析的常用方法3.1  层次分析法3.1.1  层次分析法的基本概念与思路3.1.2  层次分析法的基本步骤3.1.3  层次分析法的优点与局限性3.1.4  正互反阵最大特征值和特征向量实用算法应用实践1  “爸爸去哪儿”节目吸引受众因素分析（1）应用实践2  电视台频道部门绩效考核（1）3.2  模糊综合评价3.2.1  模糊综合评价概述3.2.2  模糊集的基本概念3.2.3  模糊关系与模糊矩阵3.2.4  模糊综合评价应用实践1  “爸爸去哪儿”节目吸引受众因素分析（2）应用实践2  电视台频道部门绩效考核（2）3.3  粗糙集3.3.1  粗糙集的基本概念3.3.2  信息系统与决策表3.3.3  知识的约简3.3.4  区分矩阵应用实践3  综合系统评价指标权重的计算应用实践4  播音主持人的综合评价3.4  主成分分析法3.4.1  主成分分析法的相关概念3.4.2  主成分分析法的计算步骤应用实践5  城市综合竞争力的评价3.5  数据包络分析3.5.1  DEA的基本原理3.5.2  DEA的CCR模型3.5.3  评价系统的DEA有效性3.5.4  DEA有效决策单元的构造3.5.5  DEA应用步骤3.5.6  DEA的计算方法应用实践6  我国传媒上市公司绩效实证分析3.6  马尔科夫决策3.6.1  转移概率矩阵及其决策特点3.6.2  转移概率矩阵的平衡状态3.6.3  转移概率矩阵决策的应用步骤3.6.4  马尔科夫决策的应用应用实践7  超市酸奶经营状况预测3.7  神经网络法3.7.1  BP网络的相关概念3.7.2  BP网络算法3.7.3  BP神经网络群决策模型应用实践8  课堂效果评价中篇  系统实践第4章  决策支持系统的核心组件4.1  决策支持系统的体系结构与组成4.1.1  基于多库的体系结构及组成4.1.2  基于知识的体系结构及组成4.2  模型库系统4.2.1  模型4.2.2  模型库4.2.3  模型库管理系统4.2.4  模型库的设计4.3  数据库系统4.3.1  数据库系统概述4.3.2  数据模型4.3.3  DSS数据库4.3.4  数据仓库4.3.5  联机分析处理4.3.6  数据挖掘4.4  方法库系统4.4.1  方法库概念介绍4.4.2  方法库的结构4.4.3  方法库管理系统4.4.4  方法库系统的设计4.5  人机交互系统4.5.1  人机交互系统概述4.5.2  人机交互系统的设计4.5.3  人机交互系统开发技术应用实践9  技术组件体系搭建第5章  群决策支持系统设计与应用5.1  群决策的基本概念与方法5.1.1  群决策的基本概念5.1.2  群决策问题的集结方法5.1.3  德尔菲法5.1.4  投票表决5.2  群决策支持系统的基本理论5.2.1  GDSS的背景与概念5.2.2  GDSS的分类与特点5.2.3  GDSS的功能与结构5.2.4  GDSS研究的缺陷与发展方向5.2.5  GDSS与DSS的关系5.3  人才招聘群决策支持系统的设计实现5.3.1  系统总体设计5.3.2  系统需求分析5.3.3  系统概念设计5.3.4  系统逻辑设计5.3.5  系统物理设计5.3.6  系统实施5.3.7  系统运行示例第6章  决策支持系统生成器设计与应用6.1  DSSG的基本理论6.1.1  DSSG的产生背景6.1.2  DSSG的应用价值6.1.3  DSSG的发展现状6.2  基于组件技术的可复用式开发6.2.1  软件复用6.2.2  组件技术6.2.3  基于组件的软件开发方法6.3  DSSG的架构分析与设计6.3.1  功能分析与设计思路6.3.2  基于MATLAB的方法库设计6.3.3  基于推荐技术的模型库设计6.3.4  基于数据挖掘的知识库设计6.3.5  基于Flex的人机交互设计6.4  DSSG的技术构建与实现6.4.1  技术体系构建6.4.2  系统设计框架6.4.3  系统总体设计6.4.4  数据库设计6.4.5  模型库与方法库的MATLAB设计6.4.6  服务器端设计6.4.7  客户端设计6.5  DSSG的案例实证与应用6.5.1  基于DSSG的GDSS开发6.5.2  DSSG应用分析6.6  小结应用实践10  Java调用MATLAB实例应用实践11  Java调用MATLAB的Web应用下篇  应用趋势第7章  智慧城市下的大数据决策7.1  智慧城市与新一代信息技术7.1.1  智慧城市建设的政策背景与信息壁垒7.1.2  新一代信息技术助力三元世界融合7.2  大数据时代的科学决策7.2.1  全球加速迈入大数据时代7.2.2  大数据决策：大数据时代的大变革7.2.3  大数据决策的关键技术与隐私保护7.2.4  大数据决策的应用案例7.3  智慧城市运行管理的信息协同模式7.3.1  智慧城市大数据的内涵与分类标准7.3.2  智慧城市运行管理的信息协同框架7.3.3  智慧城市运行管理的信息流转模式7.3.4  城市系统下的信息流转自适应优化7.3.5  面向科学决策的多维协同体系7.4  智慧城市运行管理的决策支持案例7.4.1  总体技术和应用框架7.4.2  领域应用案例附录A  决策风格测试附录B  城市综合竞争力的评价原始数据表附录C  人才招聘GDSS功能流程说明附录D  人才招聘GDSS源程序目录附录E  DSSG方法库函数分类列表附录F  DSSG源程序目录附录G  美国奥巴马政府大数据战略主要英文缩写索引主要参考文献后记——行为决策中的哲学智慧