智能决策支持系统实现技术pdf电子书版本下载

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1 导论 1

1.1 智能决策支持系统的历史 1

1.2 智能决策支持系统的概念 4

1.3 传统智能决策支持系统的结构 7

1.4 智能决策支持系统的柔性 9

1.5 智能决策支持系统开发环境 10

2 决策支持相关技术 13

2.1 数据库系统 13

2.2 IDSS模型技术 15

2.3 决策树 17

2.4 专家系统 22

2.5 人机交互技术 26

2.6 集成技术 29

2.7 其他相关技术 32

3 数据仓库 34

3.1 数据仓库 34

3.2 数据仓库的产品及应用 62

4 数据挖掘和决策支持 67

4.1 数据挖掘的一般技术 67

4.2 基于决策树技术的数据挖掘 85

4.3 发现关联规则的技术 93

4.4 KDD的应用问题 101

4.5 数据仓库与数据挖掘相结合的决策支持新技术 110

4.6 从数据挖掘到知识发现：当前的挑战和未来的方向 112

5 基于统一语言的IDSS开发环境Z系统 118

5.1 环境的基本设计 118

5.2 环境语言设计 120

5.3 基于Knonit的IDSS开发环境的组织结构 127

5.4 插接式集成编辑编译器 132

5.5 分布式对等服务网 141

5.6 分布式持久性虚拟空间 149

5.7 超媒体设计 156

6 Z系统中的知识库和模型库 171

6.1 决策中的知识处理和知识库 171

6.2 决策支持模型与模型库 181

6.3 智能化模型管理系统(IMBMS) 190

6.4 IDSS中的广义推理 208

7 Z系统中的面向对象数据库 213

7.1 引言 213

7.2 内部数据库 215

7.3 内部数据库查询以及消息机制 234

7.4 外部数据库 247

7.5 小结 254

8 生产决策支持系统 256

8.1 销售管理 256

8.2 生产计划和能力平衡 262

8.3 库存管理 291

8.4 会计决策支持系统(财务分析和决策支持) 303

9 智能决策支持系统的发展和趋势 311

9.1 和网络技术的结合 311

9.2 更为友好的人机界面 315

9.3 和其他信息系统的结合 319

9.4 综合性、柔性和高智能 323