決策支持系統是信息管理與信息系統專業領域的重要研究內容之一。隨著管理科學、人工智能，尤其是互聯網、物聯網、大數據、云計算等新興信息技術的不斷發展，決策支持系統的作用更加突出。本書從理論方法和設計開發等方面講述了決策支持系統的基本概念、關鍵技術和應用案例。全書分為9章，主要內容包括，決策支持系統的基本概念、發展現狀、典型結構、決策方法、關鍵技術、分析設計和應用案例。本書既可作為高等學校管理類和計算機科學與應用專業本科生的教材，亦可作為相關專業研究生和信息管理與信息系統設計開發人員的參考書。
譚躍進，1985年國防科學技術大學系統工程專業研究生畢業，碩士學位，1994年任國防科學技術大學信息系統與管理學院教授，管理科學與工程和軍事裝備學博士生導師，享受政府特殊津貼，現任國防科學技術大學社會科學學部常務副主任。
主要學術兼職：中國管理科學與工程學會副理事長，中國系統工程學會和中國管理現代化研究會常務理事，總裝備部某專業組副組長，全軍裝備科學管理專家組副組長，國際系統工程協會(INCOSE)中國南方分會副主席，湖南省系統工程與管理學會名譽理事長，湖南省電子學會、宇航學會副理事長等。
主要學術成就：曾獲軍隊科技進步一等獎2項、二等獎7項，獲教學成果二等獎1項、省部級教學成果二等獎5項；發表學術論文100余篇，其中SCI檢索34篇、EI檢索58篇，出版著作、教材12部。
第1章 緒論 1
1.1 決策支持系統的基本概念 3
1.1.1 決策支持系統的定義 3
1.1.2 決策支持系統的基本特性 4
1.2 決策支持系統的發展與研究現狀 5
1.2.1 決策支持系統的發展 5
1.2.2 決策支持系統的研究現狀 6
1.2.3 決策支持系統研究面臨的挑戰 9
1.3 決策支持系統的框架結構和分類 10
1.3.1 決策支持系統的基本框架 10
1.3.2 決策支持系統的分類 12
1.3.3 決策支持系統與管理信息系統的關系 18
本章小結 19
本章習題 20
第2章 決策、決策系統與決策支持 21
2.1 決策與決策過程 22
2.1.1 決策的概念 22
2.1.2 決策問題的要素 23
2.1.3 決策問題的分類 24
2.1.4 決策過程 25
2.1.5 決策的復雜性 29
2.2 決策系統和決策模型 30
2.2.1 決策系統的定義 30
2.2.2 決策模型方法 31
2.3 決策支持理論與方法 33
2.3.1 決策支持的概念 33
2.3.2 決策支持的理論體系 36
本章小結 37
本章習題 37
第3章 決策支持系統結構與分類 39
3.1 決策支持系統結構 40
3.1.1 Spraque的三部件結構 40
3.1.2 Bonczek的三系統結構 40
3.1.3 陳文偉教授的綜合結構 42
3.1.4 擴展的六系統結構 43
3.2 決策支持系統種類 44
3.2.1 模型驅動的決策支持系統 45
3.2.2 數據驅動的決策支持系統 46
3.2.3 知識驅動的決策支持系統 46
3.2.4 協作驅動的決策支持系統 47
3.2.5 復合型決策支持系統 48
3.3 網絡決策支持系統結構 50
3.3.1 網絡決策支持系統概述 50
3.3.2 網絡決策支持系統邏輯結構 52
3.3.3 網絡決策支持系統物理結構 55
本章小結 57
本章習題 57
第4章 模型與決策支持 59
4.1 模型與建模 60
4.1.1 什么是模型 60
4.1.2 建模過程 62
4.1.3 模型表示 63
4.1.4 常用的幾類數學模型 64
4.2 模型管理 69
4.2.1 模型管理的概念 69
4.2.2 模型管理系統的結構 69
4.2.3 模型庫管理的關鍵問題 70
4.3 分布式模型管理系統 75
4.3.1 基于Web Services的模型管理系統 75
4.3.2 基于智能Agent的模型管理系統 76
4.3.3 基于C/S的模型服務器 77
4.4 基于模型的決策支持 79
4.4.1 線性規劃模型 79
4.4.2 多目標規劃模型 80
4.5 多模型組合的決策支持 86
4.5.1 多模型組合問題 86
4.5.2 橡膠配方決策問題案例 88
本章小結 92
本章習題 92
第5章 數據與決策支持 93
5.1 數據與決策 94
5.2 數據與集成 96
5.2.1 數據模型 96
5.2.2 數據質量 97
5.2.3 數據集成 98
5.3 數據倉庫與決策支持 100
5.3.1 數據倉庫概念 100
5.3.2 數據組織 105
5.3.3 系統結構 107
5.3.4 數據倉庫的運行結構 109
5.4 OLAP與決策支持 110
5.4.1 基本概念 110
5.4.2 OLAP特征 111
5.4.3 OLAP與多維分析 112
5.4.4 OLAP分析手段 114
5.5 數據挖掘與決策支持 115
5.5.1 數據挖掘概念 115
5.5.2 數據挖掘過程 115
5.5.3 數據挖掘任務 116
5.5.4 數據挖掘方法與技術 118
5.6 大數據與決策支持 125
本章小結 128
本章習題 128
第6章 知識與決策支持 129
6.1 知識的概念 130
6.1.1 知識的形態 130
6.1.2 知識與信息和數據的關系 130
6.1.3 人工智能技術 130
6.2 知識驅動決策支持系統結構 131
6.3 知識管理技術 133
6.3.1 知識獲取 133
6.3.2 知識的組織與存儲 135
6.3.3 知識管理系統 137
6.4 產生式規則專家系統 139
6.4.1 產生式專家系統概述 139
6.4.2 產生式規則的表示 140
6.4.3 產生式規則的獲取 142
6.4.4 產生式專家系統的推理 142
6.5 神經網絡專家系統 143
6.5.1 神經網絡原理及其基本要素 144
6.5.2 反向傳播模型 146
6.5.3 神經網絡專家系統的知識表示、推理機制和體系結構 148
6.6 專家系統開發工具JavaKBB 152
6.6.1 JavaKBB的知識表示方法 153
6.6.2 JavaKBB的實現 156
6.6.3 JavaKBB開發過程及實例 157
本章小結 159
本章習題 159
第7章 協作與群決策支持 161
7.1 通信與協作 162
7.1.1 協作概念 162
7.1.2 通信支持工具 165
7.2 群決策理論 167
7.2.1 群決策的概念 168
7.2.2 群決策的表示 169
7.2.3 群決策的類型 171
7.2.4 群決策的方法 172
7.3 群決策支持系統 173
7.3.1 群決策支持系統的概念 173
7.3.2 群決策支持系統結構 177
7.3.3 基于MAS的群決策支持系統 180
7.3.4 群決策支持系統應用 185
本章小結 191
本章習題 191
第8章 決策支持系統開發 193
8.1 決策支持系統計算結構 194
8.1.1 基于C/S的計算結構 194
8.1.2 基于B/S的計算結構 195
8.1.3 基于Web Services的計算結構 196
8.2 決策支持系統開發過程 197
8.2.1 基于生命周期的開發過程 197
8.2.2 基于原型法的開發過程 203
8.2.3 決策支持系統開發關鍵技術 206
8.3 基于C/S的決策支持系統快速開發平臺CS-DSSP 210
8.3.1 CS-DSSP概述 210
8.3.2 CS-DSSP的使用過程 211
8.3.3 CS-DSSP可視化決策問題建模環境 213
8.3.4 CS-DSSP集成語言 215
8.4 基于Web Services技術的決策支持系統開發 220
8.4.1 Web Services技術架構 220
8.4.2 基于Web Services模型訪問 224
8.4.3 基于Web Services的模型管理 226
本章小結 227
本章習題 227
第9章 決策支持系統案例與發展趨勢 229
9.1 決策支持系統在中國的應用 230
9.1.1 在政府宏觀經濟管理和政府公共管理中的應用 230
9.1.2 在水資源規劃和防洪防汛中的應用 231
9.1.3 在產業和行業規劃與管理中的應用 232
9.1.4 在生態和環境控制管理中的應用 232
9.1.5 在金融和投資領域的應用 232
9.1.6 在企業生產運作中的應用 233
9.2 城市旅游行程規劃決策支持系統 234
9.2.1 問題描述 234
9.2.2 決策支持系統的開發 234
9.2.3 系統的應用 237
9.3 面向服務網絡規劃的智能決策支持系統 239
9.3.1 問題描述 239
9.3.2 決策支持系統的開發 240
9.3.3 決策支持系統的應用 247
9.4 全國農業投資空間決策支持系統 248
9.4.1 問題描述 248
9.4.2 決策支持系統的開發 251
9.4.3 決策支持系統的應用 257
9.5 決策支持系統的發展趨勢 259
9.5.1 決策支持系統概念和技術的發展 259
9.5.2 決策支持系統中智能技術應用的發展趨勢 260
9.5.3 決策支持系統網絡化發展趨勢 264
9.5.4 決策支持系統綜合化發展趨勢 265
本章小結 266
本章習題 267
參考文獻 269
還不錯，贊一個
好評
第二版做了不少改進，與時俱進！！
淺顯易懂，很有借鑒價值，正在好好學習
