本书是《决策支持系统（DSS）理论·方法·案例》的第3版，它除了对本书第二版中DSS的理论与方法做了全面的阐述并修订之外，重点论述了基于数据仓库的决策支持系统和数据挖掘技术的有关理论、方法，并介绍了最新开发和研制的案例。全书共分15章，第1章主要介绍DSS的产生与发展，充分论述了DSS的理论基础以及同相关学科的关系，还重点介绍了新一代DSS和基于数据仓库的决策支持系统的发展状况和最新研究动态；第2和第3章阐述了DSS的基本概念和典型的DSS的构造及系统结构；第4~第7章主要介绍数据库及其管理系统、数据开采技术、数据仓库技术，以及数据仓库的数据建模和元数据；第8章主要介绍DSS的重要组成部分——模型库及其管理系统；第9和第10章论述了知识发现方法和知识库系统；第11~第13章介绍了3个典型的DSS案例，即信用担保决策支持系统、证券行业数据仓库系统和数据挖掘应用案例；第14和第15章系统地介绍了PLATINUMTechnology数据仓库和BusinessObjects决策支持系统工具的比较典型的数据仓库范例。本书适用于高等院校的计算机应用、系统工程、经济管理、自动控制等专业的研究生和高年级学生作为教材或教学参考书；也可以作为DSS研究与开发人员的研究参考书；还可以供不同层次的经济与行政管理和企事业单位的有关领导、管理人员和科技人员使用。版权所有，翻印必究。本书前言前言决策支持系统（DSS）是信息系统研究的最新发展阶段。自美国麻省理工学院的MichaelS.ScottMorton和PeterG.W.Keen于20世纪70年代首次提出“DecisionSupportSystem”以来，在短短的20年里，各国学者对DSS的理论研究与开发应用进行了卓有成效的工作。目前，DSS已成为系统工程与计算机应用领域中的重要研究课题。但是，DSS的发展道路并不平坦，其中也有过低谷。DSS发展到今天，当我们从低谷走向高潮时，纵览群学科的发展，才觉得DSS这门学科既有深刻的潜在意义，也有广阔的发展前景。因为DSS是一个融计算机技术、信息技术、人工智能、管理科学、决策科学、心理学、行为科学和组织理论等学科与技术于一体的技术集成系统，由于这些学科的不断发展，尤其是计算机技术和信息技术的巨大进步，可以预言，DSS作为新的交叉学科，将会随着它们的迅速发展而产生突破性的进展。通过国内外学术界广大专家、学者的不断探索和研究，经过20多年的应用、发展和完善，DSS的概念内涵和理论基础以及与其他相关技术的关系已经明朗并走向成熟。本书在此基础上充分论述了DSS理论基础的多学科综合性和实际应用的工程特点，它包括信息论、计算机技术、管理科学（MS）和运筹学（OR）、信息经济学、行为科学和人工智能等理论；并从理论上和实践上阐明DSS与几个重要的相关技术的关系；例如，DSS与MS和OR的关系；DSS与MIS（管理信息系统）的关系；DSS与ES（专家系统）的关系，等等。同时系统和科学地阐述决策支持系统的一些基本概念，例如DSS领域里的一些热点问题：关于结构化、半结构化和非结构化问题；决策支持和DSS定义；DSS的构造和系统结构问题。本书吸收了国内外的最新观点，并提出作者本人的独到见解。本书以一节的篇幅概述了新一代DSS的发展状况和最新研究动态，这些新一代DSS是：群决策支持系统（GDSS）；分布式决策支持系统（DDSS）；智能决策支持系统（IDSS）；决策支持中心；战略决策支持系统；I３DSS，等等。几乎所有的DSS研究和开发都强调DSS对决策者的支持效用，其中最关键的部分就是人机界面的作用。有的人认为人机界面的设计是DSS成败的重要因素。因此本书用一章的篇幅介绍人机界面。它从国内外DSS人机界面的研究现状和所存在的问题出发，介绍了人机界面的最新设计方法、交互形式、界面汉化等问题；并论述多媒体技术对DSS人机界面的支持，多媒体技术可以改变DSS与决策者的交互形式，使人机关系产生质的飞跃，特别是可视听技术在DSS人机界面的开发与应用，将使DSS的研究登上新的高度，不过目前DSS在这方面的研究与应用尚属少见。在数据库及其管理系统一章充分表述DSS不同于MIS系统的特点。它要支持模型库，并要和知识库有机地结合起来；并介绍了多媒体数据库，指出多媒体数据库的关键技术所在。这些技术主要包括：多媒体信息的检索与查询及其他处理；多媒体信息的再现及良好的用户界面；数据的存储管理与压缩/解压缩技术；分布式环境与并行处理等；并对语义数据模型和面向对象的数据模型进行了概括的论述。总之，多媒体数据库的引入将使DSS发生划时代的变化。模型库及其管理系统是DSS发展的关键技术，首先要开发面对用户的模型体系，可以将若干模型或模型部件有机地结合起来，更方便地建造新模型或模型部件，解释模型输出等。然后介绍模型生成技术；模型管理的人工智能方法；模型管理和数据管理相结合的第四代模型管理系统的结构。并介绍了作者在开发DSS所采用的基于人工神经网络的非线性预测模型的研究成果。本成果提出了基于神经网络的非线性预测模型的若干技术处理方法，实现了加快网络收敛速度和提高模型预测精度的目的，并就非等权移动平均模型和非线性回归模型进行了深入的探讨。前者提出了基于神经网络的权值和变量个数的确定方法，后者提出了基于神经网络的非线性回归模型及学习算法。仿真实验表明具有较高的适应能力和预测精度。本书的另一特色就是引入了3个比较典型的DSS开发应用案例，它们都是近几年国内有关专家和作者本人的研究成果，基本上反映了我国20世纪90年代初DSS的开发与应用状况。《决策支持系统（DSS）——理论·方法·案例》这本专著在许多著名科学家的积极支持下，终于与读者见面了。在本书出版的过程中，在国内外享有盛誉的著名科学家、中国科学院院士、上海交通大学张钟俊教授，中国工程院院士、中国科学院系统科学研究所许国志研究员，我国著名经济学家、国务院发展研究中心顾问马宾研究员，国务院学位委员会委员、航天部710所副所长于景元研究员，中国科学院系统科学研究所朱广田研究员等给予了大力支持和热情的帮助，为本书的出版提出了许多宝贵意见。在此同时，本书又获得了清华大学出版社和广西科技出版社计算机学术著作出版基金专家委员会的肯定，使之列入该基金资助出版的专著。本书的正式出版使我感到非常欣慰，非常高兴，我没有辜负上述这些科学家在科学研究和学术活动中对我的有力支持和热切期望，在此我对他们表示由衷的感谢。本书的问世，不仅仅是作者本人的努力结果，而且还凝结了许多人的心血，在热情指导和帮助过我的老师、学生、朋友中间应该特别提到刘传栋和陈林龙二位博士，他们的出色工作为本书增色不少，借此机会，我向他们致以衷心的感谢和最良好的祝愿。由于作者水平有限，书中错误或不妥之处在所难免，诚恳希望同行和读者们批评指正。高洪深1995年11月于北京
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