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“智能决策支持系统”一书在介绍智能决策支持系统有关概念、结构和功能的基础上，将专家系统的IDSS、人工神经元网络的IDSS、机器学习和遗传算法等引入IDSS的理论和方法中,探讨了基于面向对象的IDSS和基于知识的模型生成等内容。作为作者在该领域多项研究成果的总结，本书内容丰富，阐述系统严谨，就许多新技术提出了值得借鉴的的解决途径，具有较高的理论价值和实际价值。 该书作为高等学校信息系统和管理专业、计算机应用专业用书，也可供计算机应用软件开发人员等作为参考书。

第1章 决策支持系统和智能决策支持系统 1．1 决策支持系统和决策科学 1．2 决策支持系统的基本模式和分类 1．3 决策支持系统的组成 1．4 智能决策支持系统概述 第2章 决策支持系统的基本体系结构 2．1 决策支持系统的两类基本结构 2．2 决策支持系统中模型库系统的结构 2．3 模型库的内容及分类 2．4 传统决策支持系统中模型在计算机内的存储方式 2．5 模型库管理系统 2．6 决策支持系统中数据库的组成和数据析取问题 2．7 决策支持系统中的人机对话系统 2．8 一个专用决策支持系统的设计与实现 2．9 交互式语句型存储模型管理系统设计 第3章 智能决策支持系统的模型系统 3．1 智能决策支持系统中模型系统的功能 3．2 智能决策支持系统中的模型表示方法 3．3 智能决策支持系统的模型管理系统 3．4 模型操纵与模型表示之间的关系 3．5 一个具有模型自动选择功能的决策支持系统的设计方案 第4章 基于面向对象方法的模型管理 4．1 面向对象方法的发展及其对模型管理的支持 4．2 模型类的定义和复合 4．3 模型例化、模型结构和模型事例 第5章 人工神经网络与智能决策支持系统 5．1 人工神经网络的发展 5．2 多层前向神经网络的结构和反向传播算法 5．3 神经网络在管理中的应用 5．4 基于神经网络的智能决策支持系统的模型自动选择 5．5 基于神经网络的趋势外推预测模型结构的选择 5．6 一种具有模型自动选择功能的模型管理系统 5．7 神经网络和专家系统的集成 第6章 机器学习与智能决策支持系统 6．1 机器学习及其发展 6．2 归纳学习的理论 6．3 基于机器学习的智能决策支持系统的体系结构 6．4 基于机器学习的智能决策支持系统的多属性知识库和知识表示系统 6．5 基于机器学习的智能决策支持系统的归纳学习 6．6 基于机器学习的智能决策支持系统的控制策略 6．7 一个基于机器学习的智能决策支持系统的设计与实现 第7章 基于自然语言理解的模型自动选择 7．1 自然语言理解及其关键技术 7．2 基于自然语言理解的模型自动选择理论 7．3 基于自然语言理解的模型选择方法 第8章 遗传算法与智能决策支持系统 8．1 遗传算法及其管理应用 8．2 基于遗传算法的模型结构选择 8．3 基于遗传算法的模型实例确定 8．4 一个基于遗传算法的模型自动选择实例 第9章 基于知识的模型自动生成 9．1 产生式推理模型的定义 9．2 专家系统推理模型与管理模型的连接 9．3 模型选择专家系统的知识表示 9．4 一个基于类的建模支持系统的实现 参考文献