决策支持系统是基于计算机现代信息技术的交互式的信息系统，其主要目的是为决策者提供有价值的信息，帮助决策者解决半结构化和非结构化决策问题。李欣苗主编的《决策支持系统》从决策支持系统领域最基本的概念入手，逐步介绍决策支持系统的产生与发展，结合案例，由浅入深、循序渐进，并对决策支持系统的重点技术和内容做了深入介绍。

李欣苗主编的《决策支持系统》从决策支持系统领域最基本的概念入手，逐步介绍决策支持系统的产生与发展，结合案例，由浅入深、循序渐进，并对决策支持系统的重点技术和内容做了深入介绍。全书共分为8章，系统地介绍了决策与决策支持系统概念、分类与基本理论，决策支持系统的产生与发展，决策支持系统的概念、特点及其相关理论基础，决策支持系统的原理与结构，以及决策支持系统各组成部分的功能、特点与实现，并介绍了基于网络的群体决策支持系统，最后探讨了决策支持系统的未来发展趋势。

《决策支持系统》力求深入浅出，使读者在学习决策支持系统基本概念、基本结构和基本原理的基础上，掌握决策支持系统在实际中的应用。本书可作为高等院校管理与经济类专业的本科生和研究生的教材，也可作为企事业单位管理决策人员及其相关人员的参考书。

第1章 决策与决策支持

 1.1 管理与决策

1.1.1 决策的概念与特征

1.1.2 决策的类型

 1.2 经验决策、科学决策与决策艺术

 1.3 个人决策与群体决策

 1.4 决策任务与决策问题

1.4.1 决策任务

1.4.2 决策问题及其分类

 1.5 决策制定与决策支持

1.5.1 决策信息

1.5.2 决策制定的过程

1.5.3 决策体系

1.5.4 决策支持

 本章小结

 习题

第2章 决策支持系统

 2.1 决策支持系统的产生与发展

2.1.1 决策支持系统的产生

2.1.2 决策支持系统的发展

2.1.3 决策支持系统发展的理论基础

2.1.4 决策支持系统与相关技术的关系

 2.2 决策支持系统的定义及其特点

2.2.1 决策支持系统的定义

2.2.2 决策支持系统的特点

 2.3 决策支持系统的结构

2.3.1 决策支持系统的三部件结构形式

2.3.2 决策支持系统的三系统结构形式

2.3.3 决策支持系统的三库结构形式

2.3.4 决策支持系统的四库结构形式

2.3.5 基于知识管理的决策支持系统的结构形式

2.3.6 三部件和三系统结构的决策支持系统的比较与分析

 2.4 决策支持系统的分类

 2.5 决策支持系统的应用

 本章小结

 习题

第3章 数据库与数据库管理

 3.1 数据和数据管理

 3.2 数据库和数据模型

3.2.1 数据库

3.2.2 数据模型

3.2.3 数据库概念层次

 3.3 数据库管理系统

 3.4 数据库系统

 3.5 数据库应用系统的设计

 3.6 E-R模型

 3.7 E-R模型转化成关系模型

 3.8 数据定义、数据操纵和数据语言

 3.9 DSS数据库和数据析取

 本章小结

 习题

第4章 模型库与模型库管理系统

 4.1 模型及分类

4.1.1 模型

4.1.2 模型分类

 4.2 决策模型及决策建模

4.2.1 决策模型

4.2.2 决策建模

 4.3 基于Excel的建模

4.3.1 模拟分析

4.3.2 规划求解

 4.4 决策表模型与决策树模型

4.4.1 决策表模型

4.4.2 决策树模型

 4.5 模型库及模型管理

4.5.1 模型库的定义

4.5.2 模型库的组成

4.5.3 模型管理

 4.6 模型库管理系统

4.6.1 模型库管理系统的定义和功能

4.6.2 模型库管理系统结构

4.6.3 模型库管理系统与其他相关系统的不同

4.6.4 模型库管理系统的研究现状及发展趋势

 本章小结

 习题

第5章 知识表示与知识库

 5.1 知识模型的结构与层次

5.1.1 知识的定义

5.1.2 知识的分类

5.1.3 复杂决策问题求解的知识模型层次

 5.2 知识的表示及其发展

5.2.1 知识表示的不同认识

5.2.2 知识表示的发展

5.2.3 知识模型表示的要求

 5.3 知识表示的方法分析

5.3.1 知识的一阶谓词逻辑表示方法

5.3.2 知识的产生式表示方法

5.3.3 知识的语义网络表示方法

5.3.4 知识的框架表示方法

5.3.5 知识的面向对象表示方法

 5.4 基于面向对象技术的知识模型

5.4.1 知识模型的叙述性与过程性

5.4.2 面向对象技术的基本原理

5.4.3 知识的面向对象特性

5.4.4 基于面向对象技术的知识模型表示

 5.5 复杂问题的知识结构

 5.6 复杂问题的知识结构示例

 本章小结

 习题

第6章 数据仓库、联机分析处理和数据挖掘

 6.1 传统数据库应用的局限性

 6.2 数据仓库

6.2.1 数据仓库的定义和特征

6.2.2 数据仓库框架

6.2.3 数据整合

6.2.4 数据集市

6.2.5 多维数据模型

6.2.6 数据仓库应用

 6.3 联机分析处理

 6.4 数据挖掘

6.4.1 数据挖掘与KDD

6.4.2 数据挖掘和数据仓库

6.4.3 知识的表达

6.4.4 数据挖掘的功能

6.4.5 数据挖掘方法

 6.5 Weka数据挖掘软件

6.5.1 ARFF格式文件

6.5.2 数据准备

6.5.3 Weka的Explorer界面

6.5.4 Weka Explorer的使用

 本章小结

 习题

第7章 基于网络的群体决策支持系统

 7.1 群体决策的定义、利弊与分类

7.1.1 群体决策的定义

7.1.2 群体决策的利弊

7.1.3 群体决策的分类

 7.2 群体沟通及沟通网络

 7.3 群体沟通协作的信息技术支持

7.3.1 群件的定义和分类

7.3.2 群件基本思想

7.3.3 群件产品

 7.4 群体决策方法和过程

7.4.1 群体决策方法

7.4.2 群体决策过程

 7.5 群体决策支持系统

7.5.1 群体决策支持系统的定义

7.5.2 群体决策支持系统的分类

7.5.3 群体决策支持系统的特点

7.5.4 GDSS的商业价值

 7.6 群体决策支持系统的组成

 7.7 基于网络的群体决策支持系统的实现

 7.8 基于网络的群体决策支持系统应用案例

 本章小结

 习题

第8章 决策支持系统探讨与展望

 8.1 决策支持系统向智能化方向发展

8.1.1 人工智能与智能技术

8.1.2 人工智能技术

8.1.3 智能决策支持系统

 8.2 决策支持系统向网络化方向发展

8.2.1 基于网络的推荐系统

8.2.2 网络社区

 8.3 决策支持系统向集成化方向发展

8.3.1 概述

8.3.2 与企业资源计划以及供应链系统的集成

8.3.3 与知识管理系统的集成

8.3.4 决策支持系统与相关系统集成面临的问题

 本章小结

 习题

参考文献