決策支持系統(tǒng)（DSS）：理論·方法·案例

定　價：￥36.00

作　者：	高洪深著
出版社：	廣西科學技術(shù)出版社
叢編項：	中國計算機學會學術(shù)著作叢書
標　簽：	管理信息系統(tǒng)

購買這本書可以去

當當網(wǎng) (￥30.60)

ISBN：	9787302039150	出版時間：	2000-01-01	包裝：	膠版紙
開本：	26cm	頁數(shù)：	379頁	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是《決策支持系統(tǒng)（DSS）——理論·方法·案例》的第二版，它除了對本書第一版中DSS的理論與方法做了全面的闡述并修訂之外，重點論述了基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的有關(guān)理論、方法，并介紹了典型的案例。全書共分14章，第1章主要介紹DSS的產(chǎn)生與發(fā)展，充分論述了DSS的理論基礎(chǔ)以及同相關(guān)學科的關(guān)系，還重點介紹了新一代DSS和基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)的發(fā)展狀況和最新研究動態(tài)；第2、3章闡述了DSS的基本概念和典型的DSS的構(gòu)造和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)；第4、5、6、7章主要介紹數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)開采技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)以及數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)建模和元數(shù)據(jù)；第8章主要介紹DSS的重要組成部分——模型庫及其管理系統(tǒng)；第9、10章論述了知識發(fā)現(xiàn)方法和知識庫系統(tǒng)；第11、12章介紹了兩個典型的DSS案例，即某石油煉廠生產(chǎn)經(jīng)營決策支持系統(tǒng)和企業(yè)管理決策支持系統(tǒng)；第13、14章系統(tǒng)地介紹了比較典型的數(shù)據(jù)倉庫范例：PLATINUM Technology數(shù)據(jù)倉庫和Business Objects決策支持系統(tǒng)工具。本書適用于高等院校的計算機應(yīng)用、系統(tǒng)工程、經(jīng)濟管理、自動控制等專業(yè)的研究生和高年級學生作為教材或教學參考書，也可作為DSS研究與開發(fā)人員的研究參考書；還可以供不同層次的經(jīng)濟與行政管理和企事業(yè)單位的有關(guān)領(lǐng)導、管理人員和科技人員使用。

作者簡介

　　高洪深，教授，吉林省農(nóng)安縣人，生于1942年。原任北方工業(yè)大學系統(tǒng)工程與人工智能研究所副所長、現(xiàn)被聘為北方工業(yè)大學學科帶頭人、中國社會經(jīng)濟系統(tǒng)工程常務(wù)理事、中國交通運輸系統(tǒng)工程學會理事、中國系統(tǒng)工程學會過程系統(tǒng)工程專業(yè)委員會理事、《系統(tǒng)工程理論與實踐》編委、《交通運輸系統(tǒng)工程與信息》編委。1967年畢業(yè)于北京鋼鐵學院（現(xiàn)北京科技大學）金屬壓力加工系，1981年在北京鋼鐵學院獲得工學碩士學位，1984年在聯(lián)邦德男卡爾·杜易斯堡基金會進修中心作訪問學者，專攻系統(tǒng)工程與計算機應(yīng)用，1991年再一次赴聯(lián)邦德國卡塞爾大學作訪問教授，并與德方教授合作繼續(xù)DSS的研究工作。科研成果：專著： 1.《社會經(jīng)濟系統(tǒng)工程》社會科學文獻出版社， 1990.北京 2.《工業(yè)企業(yè)投入產(chǎn)出分析》中國計劃出版社， 1993.北京 3.《決策支持系統(tǒng)（DSS）》清華大學出版社， 1996.北京 4.《經(jīng)濟系統(tǒng)分析導論》中國審計出版社，（現(xiàn)已簽訂出版合同），擬在1997年出版。先后在國內(nèi)外正式發(fā)表學術(shù)論文60多篇。獲獎情況：在社會經(jīng)濟系統(tǒng)工程和經(jīng)濟系統(tǒng)分析方面取得了一系列研究成果，獲得多項部委級科技進步獎，其中一項一等獎，一項二等獎，二項三等獎，二項四等獎。1992年度被國務(wù)院表彰為有突出貢獻的中青年專家，享受國務(wù)院頒發(fā)的政府特殊津

圖書目錄

第1章  概論
     1. 1  決策支持系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展
        1. 1. 1  DSS的產(chǎn)生背景
        1. 1. 2  DSS的發(fā)展
     l, 2  DSS發(fā)展的理論基礎(chǔ)
        1. 2. 1  信息論
        1. 2. 2  計算機技術(shù)
        1. 2. 3  管理科學和運籌學
        1. 2. 4  信息經(jīng)濟學(1nformation Economics)
        1. 2. 5  行為科學
        1. 2. 6  人工智能
     1. 3  DSS與相關(guān)技術(shù)的關(guān)系
        1. 3. 1  決策與預(yù)測的關(guān)系
        1. 3. 2  DSS與管理科學(MS). 運籌學(OR)的關(guān)系
        1. 3. 3  DSS與MIS的關(guān)系
        l. 3. 4  DSS與專家系統(tǒng)(ES)的關(guān)系
     1. 4  新一代DSS的發(fā)展
        1. 4. 1  群決策支持系統(tǒng)(GDSS)
        l. 4. 2  分布式?jīng)Q策支持系統(tǒng)(DDSS)
        1. 4. 3  智能決策支持系統(tǒng)(1DSS)
        1. 4. 4  決策支持中心
        1. 4. 5  戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)
        1. 4. 6  I3DSS
     1. 5  數(shù)據(jù)倉庫與決策支持系統(tǒng)
        l. 5. 1  新型的決策支持技術(shù)——數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析處理(OLAP)
        1. 5. 2  綜合決策支持系統(tǒng)
        1. 5. 3  基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng)
   第2章  決策支持系統(tǒng)的基水概念
     2. 1  結(jié)構(gòu)化. 半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化問題
        2. 1. 1  概述
        2. 1. 2  決策問題的性質(zhì)和層次
     2. 2. 決策支持與DSS的定義
        2. 2. 1  決策支持
        2. 2. 2  決策支持分類
        2. 2. 3  決策風格
        2. 2. 4  D5S的定義
     2. 3  DSS的概念模式
        2. 3. l  系統(tǒng)分析
        2. 3. 2  專用DSS
        2. 3. 3  DSS工具
        2. 3. 4  DSS生成器
        2. 3. 5  累接設(shè)計
        2. 3. 6  ROMC分析方法
        2. 3. 7  系統(tǒng)的柔性
        2. 3. 8  系統(tǒng)的集成化
   第3章  DSS的構(gòu)造與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
     3. 1  引言
        3. 1. 1  DSS的基本部件
        3. 1. 2  目標
        3. 1. 3  功能
     3. 2  DSS的人機界面和問題處理系統(tǒng)
        3. 2. 1  人機界面
        3. 2. 2  問題處理系統(tǒng)
        3. 2. 3  自然語言理解
     3. 3  四庫系統(tǒng)
        3. 3. 1  數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
        3. 3. 2  模型庫系統(tǒng)
        3. 3. 3  知識庫系統(tǒng)
        3. 3. 4  方法庫系統(tǒng)
     3. 4  DSS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        3. 4. 1  三角式結(jié)構(gòu)
        3. 4. 2  串聯(lián)結(jié)構(gòu)
        3. 4. 3  熔合式結(jié)構(gòu)
        3. 4. 4  以數(shù)據(jù)庫為中心的結(jié)構(gòu)
        3. 4. 5  四庫三功能的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        3. 4. 6  智能DSS的結(jié)構(gòu)
     3. 5  D5S的體系結(jié)構(gòu), 與分析
        3. 5. 1  DSS體系的分橋
        3. 5. 2  環(huán)境特征
        3. 5. 3  系統(tǒng)的部件
        3. 5. 4  資源
        3. 5. 5  環(huán)境和資源的關(guān)系
   第4章  數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)
     4. l  基本概念
        4. 1. 1  數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的定義及其特點
        4. 1. 2  DSS數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計特點
     4. 2  數(shù)據(jù)的組織與描述
        4. 2. l  實體模型
        4. 2. 2  數(shù)據(jù)模型
        4. 2. 3  數(shù)據(jù)模型的設(shè)計
     4. 3  DSS的數(shù)據(jù)庫設(shè)計
        4. 3. l  數(shù)據(jù)庫的概念設(shè)計
        4. 3. 2  數(shù)據(jù)庫的邏輯設(shè)計
        4. 3. 3  數(shù)據(jù)庫的物理設(shè)計
        4. 3. 4  數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)語言
     4. 4  DSS數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的一個實例
        4. 4. 1  某煉廠生產(chǎn)經(jīng)營決策支持系統(tǒng)(IPDSS)的數(shù)據(jù)庫
        4. 4. 2  1PDSS中的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
     4. 5  DSS數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展
        4. 5. l  數(shù)據(jù)庫與知識庫的結(jié)合方式
        4. 5. 2  數(shù)據(jù)庫技術(shù)支持模型庫
        4. 5. 3  DSS中數(shù)據(jù)庫單元設(shè)計
        4. 5. 4  DSS數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展分析
     4. 6  多媒體數(shù)據(jù)庫
        4. 6. 1  多媒體數(shù)據(jù)庫的特點與功能
        4. 6. 2  多媒體數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)
        4. 6. 3  數(shù)據(jù)模型技術(shù)
   第5章  數(shù)據(jù)開采技術(shù)
     5. 1  數(shù)據(jù)開采技術(shù)基本概念
        5. 1. 1  數(shù)據(jù)開采的定義
        5. 1. 2  數(shù)據(jù)開采的過程及分類
        5. l. 3  數(shù)據(jù)開采的內(nèi)容和本質(zhì)
        5. 1. 4  基于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)開采技術(shù)
     5. 2  數(shù)據(jù)開采的一般方法
        5. 2. 1  關(guān)聯(lián)規(guī)則開采方法
        5. 2. 2  多層次數(shù)據(jù)匯總歸納
        5. 2. 3  空間數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)開采
        5. 2. 4  數(shù)據(jù)開采的其他方法
     5. 3  數(shù)據(jù)開采一一云模型方法
        5. 3. 1  定性和定量互換模型——云模型
        5. 3. 2  發(fā)現(xiàn)狀態(tài)空間理論
        5. 3. 3  用云模型從空間數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘關(guān)聯(lián)規(guī)則
     5. 4  模糊數(shù)據(jù)開采(FDM)方法
        5. 4. 1  數(shù)據(jù)倉庫的引入
        5. 4. 2  模糊數(shù)據(jù)開采方法(FDM)
        5. 4. 3  FDM應(yīng)用范例
     5. 5  數(shù)據(jù)開采的智能方法
       5. 5. 1  從數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)知識
       5. 5. 2  數(shù)據(jù)開采與DBMS和聯(lián)機分析處理的區(qū)別與聯(lián)系
       5. 5. 3  數(shù)據(jù)開采的方法和實施過程
       5. 5. 4  智能算法
     5. 6  數(shù)據(jù)開采工具及發(fā)展方向
       5. 6. 1  數(shù)據(jù)開采的工具
       5. 6. 2  ”數(shù)據(jù)開采的發(fā)展方向
     5. 7  SAS的數(shù)據(jù)開采的方法論——SEMMA
       5. 7. 1  數(shù)據(jù)開采提供決策支持
       5. 7. 2  數(shù)據(jù)開采的方法論——SEMMA
     5. 8  數(shù)據(jù)開采(data mining)的應(yīng)用領(lǐng)域
       5. 8. 1  數(shù)據(jù)開采在市場營銷和金融投資中的應(yīng)用
       5. 8. 2  數(shù)據(jù)開采系統(tǒng)在風險評估中的應(yīng)用
       5. 8. 3  DM系統(tǒng)在通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用
       5. 8. 4  在DNA分析中的應(yīng)用
       5. 8. 5  天文數(shù)據(jù)分析中的DM系統(tǒng)
   第6章  數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
     6. 1  數(shù)據(jù)倉庫概述
       6. 1. 1  數(shù)據(jù)倉庫的定義
       6. 1. 2  數(shù)據(jù)倉庫查詢系統(tǒng)的特點
       6. 1. 3  OLTP與OLAP的特點
       6. 1. 4  詳細數(shù)據(jù)與小結(jié)數(shù)據(jù)
       6. 1. 5  數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市
       6. 1. 6  數(shù)據(jù)倉庫引擎的選擇
     6. 2  數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)框架
       6. 2. 1  框架的概念和重要性
       6. 2. 2  通用框架結(jié)構(gòu)
       6. 2. 3  數(shù)據(jù)源塊
       6. 2. 4  數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)塊
       6. 2. 5  數(shù)據(jù)站場紀構(gòu)塊
       6. 2. 6  數(shù)據(jù)倉庫的存取和使用模塊
       6. 2. 7  數(shù)據(jù)管理層模塊
       6. 2. 8  傳輸層模塊
       6. 2. 9  基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)層模塊
     6. 3  數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)及其開發(fā)過程
       6. 3. 1  數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)
       6. 3. 2  數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)過程
     6. 4  數(shù)據(jù)倉庫管理系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)
       6. 4. l  引言
       6. 4. 2  系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
       6. 4. 3  系統(tǒng)主要模塊及關(guān)鍵技術(shù)
     6. 5  可視數(shù)據(jù)倉庫
       6. 5. 1  引言
       6. 5. 2  可視數(shù)據(jù)倉庫的功能
       6. 5. 3  數(shù)據(jù)倉庫規(guī)模化的體系結(jié)構(gòu)
       6. 5. 4  可視數(shù)據(jù)倉庫的管理
       6. 5. 5  IBM可視數(shù)據(jù)倉庫解決方案
     6. 6  SAS數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)與功能
       6. 6. 1  SAS數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
       6. 6. 2  SAS數(shù)據(jù)倉庫的功能    .
       6. 6. 3  SAS數(shù)據(jù)倉庫有助于數(shù)據(jù)開采
   第7章  數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)建模和元數(shù)據(jù)
     7. 1  數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)概念模型
     7. 2  數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織
       7. 2. l  數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織方式
       7. 2. 2  多維數(shù)據(jù)庫的組織方式
       7. 2. 3  OLAP的數(shù)據(jù)組織
     7. 3  數(shù)據(jù)源建模
     7. 4  數(shù)據(jù)倉庫建模
       7. 4. 1  星型模型
       7. 4. 2  雪花模型
       7. 4. 3  混合模型
     7. 5  元數(shù)據(jù)的概念
     7. 6  元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中的重要性
       7. 6. 1  元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)期間的重要性
       7. 6. 2  數(shù)據(jù)源抽取
       7. 6. 3  數(shù)據(jù)求精與重構(gòu)工程
       7. 6. 4  訪問與使用
     7. 7  元數(shù)據(jù)的管理功能
       7. 7. 1  數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)容的描述
       7. 7. 2  定義數(shù)據(jù)抽取和轉(zhuǎn)換
       7. 7. 3  基于商業(yè)事件的抽取調(diào)度
       7. 7. 4  描述數(shù)據(jù)同步需求
       7. 7. 5  衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量指標
       7. 7. 6  數(shù)據(jù)倉庫信息的目錄
       7. 7. 7  信息目錄的現(xiàn)狀
       7. 7. 8  元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)字典和綱目庫
     7. 8  元數(shù)據(jù)的標準化和商品化
       7. 8. 1  元數(shù)據(jù)的標準化
       7. 8. 2  元數(shù)據(jù)的商品化
   第8章  模型庫及其管理系統(tǒng)
     8. 1  模型與模型庫的基本概念
       8. 1. 1  模型概念
       8. 1. 2  模型特點
       8. 1. 3  模型群和模型體系
       8. 1. 4  模型庫
     8. 2  模型生成技術(shù)
       8. 2. 1  傳統(tǒng)建模方法及其缺陷
       8. 2. 2  模型生成技術(shù)
       8. 2. 3  模型生成的一般步驟
       8. 2. 4  模型的動態(tài)生成
     8. 3  模型管理技術(shù)
       8. 3. 1  模型管理系統(tǒng)(MMS)
       8. 3. 2  模型管理技術(shù)的發(fā)展過程
       8. 3. 3  模型管理系統(tǒng)(MMS)的主要研究內(nèi)容
     8. 4  DSS中模型管理的人工智能方法
       8. 4. 1  用一階謂詞邏輯(FOL)表示模型的一種方法
       8. 4. 2  知識庫支持模型的一個實例
     8. 5  模型管理和數(shù)據(jù)管理的結(jié)合
       8. 5. 1  引言
       8. 5. 2  模型管理和數(shù)據(jù)管理的結(jié)合
       8. 5. 3  第四代模型管理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
     8. 6  基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測模型
       8. 6. 1  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本概念
       8. 6. 2  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性預(yù)測方法
       8. 6. 3  逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的改進
       8. 6. 4  權(quán)重貢獻率和關(guān)鍵神經(jīng)節(jié)點
       8. 6. 5  模型變量的選擇
       8. 6. 6  觀測樣本的采集和使用
   第9章  知識發(fā)現(xiàn)(KDD)”方法
     9. 1  數(shù)據(jù)開采和知識發(fā)現(xiàn)的區(qū)別與聯(lián)系
     9. 2  知識發(fā)現(xiàn)概念
       9. 2, 1  知識發(fā)現(xiàn)(KDD)定義
       9. 2. 2  KDD的特點
       9. 2. 3  知識發(fā)現(xiàn)的一般過程
       9. 2. 4  知識發(fā)現(xiàn)的研究方向
     9. 3  知識發(fā)現(xiàn)方法
       9. 3. 1  知識發(fā)現(xiàn)方法和算法
       9. 3. 2  實用的知識發(fā)現(xiàn)工具和應(yīng)用系統(tǒng)
     9. 4  基于數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(KDD)
       9. 4. 1  引言
       9. 4. 2  KDD處理過程
       9. 4. 3  數(shù)據(jù)開采的目標及方法
       9. 4. 4  數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)
       9. 4. 5  KDD系統(tǒng)簡介及其WWW地址
     9. 5  基于數(shù)據(jù)庫中的自動發(fā)現(xiàn)廣義序貫?zāi)Ｊ?nbsp;
       9. 5. l  引言
       9. 5. 2  廣義序貫?zāi)Ｊ降挠嘘P(guān)概念
       9. 5. 3  廣義序貫?zāi)Ｊ降陌l(fā)現(xiàn)算法
   第10章  知識庫系統(tǒng)
     10. 1  基本概念
       10. 1. 1  數(shù)據(jù)
       lO. 1. 2  信息
       lO. 1. 3  知識
       10. 1. 4  知識的分類
       lO. 1. 5  知識的屬性
       10. 1. 6  推理方法
       lO. 1. 7  知識庫
     10. 2  知識表示方法
       lO. 2. l  一階謂詞邏輯
       lO. 2. 2  語義網(wǎng)絡(luò)表示
       lO. 2. 3  產(chǎn)生式規(guī)則
       10. 2. 4  框架理論
     10. 3  知識庫的建立
       10. 3. 1  DSS知識庫的特點
       10. 3. 2  設(shè)計知識庫系統(tǒng)的原則
       10. 3. 3  知識庫的開發(fā)步驟
     10. 4  問題處理系統(tǒng)(PPS)
       lO. 4. 1  PPS在DSS中的地位
       10. 4. 2  問題處理系統(tǒng)的分類
       10. 4. 3  PPS的工作過程
       10. 4. 4  問題處理系統(tǒng)的功能
     10. 5  問題求解系統(tǒng)
       10. 5. 1  問題分折的基本方法
       10. 5. 2  求解途徑
     10. 6  推理機
       10. 6. 1  基本概念
       10. 6. 2  自動機
       10. 6. 3  形式語言
   第11章  某石油煉廠生產(chǎn)經(jīng)營決策支持系統(tǒng)
     11. 1  石油煉廠概況
       11. 1. 1  煉廠生產(chǎn)工藝過程
       11. 1. 2  煉廠生產(chǎn)的基本特點
       11. 1. 3  煉廠中的生產(chǎn)經(jīng)營決策
     11. 2  問題的提出
     11. 3  集成化煉廠生產(chǎn)經(jīng)營決策支持系統(tǒng)
       11. 3. 1  煉廠生產(chǎn)經(jīng)營決策活動對DSS的要求
       11. 3. 2  煉廠生產(chǎn)經(jīng)營決策中的DSS：現(xiàn)狀
       11. 3. 3  1PDSS概述
     11. 4  問題生成系統(tǒng)
       11. 4. 1  概述
       11. 4. 2  問題生成過程與問題生成系統(tǒng)
       11. 4. 3  IPDSS中的問題生成系統(tǒng)
     11. 5  問題求解系統(tǒng)
       11. 5. 1  系統(tǒng)集成問題
       11. 5. 2  問題求解與系統(tǒng)集成
       11. 5. 3  IPDSS中的問題求解系統(tǒng)
     11. 6  混合式煉廠生產(chǎn)調(diào)度專家系統(tǒng)
       11. 6. 1  煉廠生產(chǎn)作業(yè)計劃
       11. 6. 2  過程系統(tǒng)運行優(yōu)化方法綜述
       11. 6. 3  混合式煉廠生產(chǎn)調(diào)度專家系統(tǒng)
   第12章  企業(yè)管理決策支持系統(tǒng)(EMDSS)
     12. 1  工業(yè)企業(yè)管理的決策問題
       12. 1. 1  工業(yè)企業(yè)概述
       12. 1. 2  工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營決策
       l2. 1. 3  計算機在工業(yè)企業(yè)管理中的應(yīng)用
     12. 2  企業(yè)管理決策支持系統(tǒng)
       12. 2. 1  企業(yè)管理決策支持系統(tǒng)(EMDSS)的結(jié)構(gòu)
       12. 2. 2  EMDSS的軟件開發(fā)過程
     12. 3  EMDSS人機界面的開發(fā)
       12. 3. 1  界面的漢化
       l2. 3. 2  窗口和下拉菜單
       12. 3. 3  指定位置西文信息輸入顯示
       l2. 3. 4  EMDSS中的圖形及輸出
     12. 4  EMDSS數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)的開發(fā)
       12. 4. 1  EMDSS數(shù)據(jù)庫概述
       12. 4. 2  EMDSS數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
       12. 4. 3  EMDSS的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
     12. 5  模型庫的推理過程及實現(xiàn)
       12. 5. 1  投入產(chǎn)出模型
       12. 5. 2  投入產(chǎn)出表格式的數(shù)據(jù)庫類型轉(zhuǎn)換
       l2. 5. 3  盈虧平衡模型及盈虧平衡圖
   第13章  PLATINUM  tecllH010gy數(shù)據(jù)倉庫
     l3. 1  PLATINUM數(shù)據(jù)倉庫解決方案
       13. 1. 1  PLATINUM數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計原則
       13. 1. 2  PLATINUM數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)
       13. 1. 3  建立數(shù)據(jù)倉庫的過程
       13. 1. 4  PLATINUM數(shù)據(jù)倉庫解決方案主要工具
     13. 2  PLATINUM系統(tǒng)管理解決方案
       13. 2. 1  安全性管理解決方案——AutoSecureACX和AutoSecureSSO
       13. 2. 2  網(wǎng)絡(luò)存儲管理解決方案
       l3. 2. 3  企業(yè)作業(yè)管理解決方案
       13. 2. 4  軟件分發(fā)管理解決方案
     13. 3    PLATINUM應(yīng)用開發(fā)生命周期解決方案
       l3. 3. 1  大型應(yīng)用開發(fā)的基本流程
       13. 3. 2  PLATINUM應(yīng)用開發(fā)解決方案
       13. 3. 3  分析設(shè)計工具(paradignlplus)
       13. 3. 4  數(shù)據(jù)庫服務(wù)器編程工具集(SQL—Station)
       13. 3. 5  針對策雜業(yè)務(wù)的開發(fā)工具(AionDS)
       13. 3. 6  應(yīng)用系統(tǒng)溯試工具集(FinalExam)
       13. 3. 7  應(yīng)用開發(fā)管理工具(ccc／Harvest)
     13. 4  PLATINUM technology ProVision集成化系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫管理
       13. 4. 1  ProVision產(chǎn)品特色
       13. 4. 2  ProVision產(chǎn)品結(jié)構(gòu)
       13. 4. 3  ProVision產(chǎn)品優(yōu)勢
   第14章  Bos5ness Objects決策支持系統(tǒng)工具
     14. 1  BuSiness Objects. 概述
     14. 2  Business Objects的特點和應(yīng)用對象
     14. 3  Business Objects的主要功能
     14. 4  Business Objects的優(yōu)點
     14. 5  Business Objects能幫助企業(yè)實現(xiàn)科學決策
     14. 6  Business Objects在銀行系統(tǒng)的應(yīng)用
     14. 7  Business Objects 4. O——數(shù)據(jù)庫前端決策支持工具參考文獻