智能决策支持系统的理论及应用

　　《智能决策支持系统的理论及应用》根据作者多年的研究和实践经验，运用理论与应用相结合的方法，从介绍智能决策支持系统的定义、基本结构和研究意义出发，在基于粗糙集理论的数据处理方法、基于神经网络的算法模型和基于小波分析的信号检测方法等理论基础上给出了基于粗糙集、神经网络和专家系统的智能决策支持系统，并通过心血管疾病诊断的智能决策支持系统和我国A股市场流动性风险的可拓智能预警两个案例进一步论证了智能决策支持系统的学术意义和应用价值。

　　孙佰清，1971年2月出生，应用数学硕士、管理学博士、计算机博士后，现任哈尔滨工业大学经济与管理学院应用经济系教师、硕士生导师，兼任中国人工智能学会可拓工程专业委员会副秘书长，黑龙江省区域经济学会理事，黑龙江省证券经济研究会副秘书长。在SCI、El、ISTP检索的国内外重要期刊及学术会议发表论文50余篇。主持国家软科学研究计划项目、中国博士后基金项目、教育部人文社会科学研究项目及省市攻关项目共计十余项，参加国家水体污染控制与治理科技重大专项、国家自然科学基金重点项目等研究工？，荣获教育部科学技术进步奖二等奖二项。申请软件著作权一项。

第1章  决策支持系统概述
  1.1  决策支持系统的内涵
    1.1.1  决策支持系统的概念
    1.1.2  决策支持系统的组成与系统结构
    1.1.3  决策支持系统与管理信息系统的比较
　1.2  决策支持系统中模型库系统简介
    1.2.1  建模在DSS申的地位与重要性
    1.2.2  模型库系统的结构
  1.3  模型库的内容及分类
    1.3.1  模型库的內容
    1.3.2  模型库的分类
  1.4  模型库管理系统(MBMS)
    1.4.1  模型库管理系统的功能
    1.4.2  模型库管理系统的结构
    1.4.3  模型库管理系统的工作原理
    1.5  决策支持系统中数据库的组成
    1.6  本章小结
第2章  智能决策支持系统概述
  2.1  智能决策支持系统的内涵
    2.1.1  智能决策支持系统的基本概念
    2.1.2  智能决策支持系统的结构及特点
    2.1.3  智能决策支持系统的特点和功能
  2.2  智能决策主要方法
    2.2.1  机器学习
    2.2.2  软计算方法
    2.2.3  数据仓库和数据挖掘
    2.2.4  基于范例推理(Case.Based Reasoning，CBR)
  2.3  智能决策支持系统的发展
    2.3.1  智能决策支持系统的分类
    2.3.2  智能决策支持系统发展中遇到的问题
    2.3.3  智能决策支持系统的发展展望
  2.4  本章小结
第3章  基于粗糙集方法的数据处理
  3.1  粗糙集理论的基本概念
    3.1.1  粗糙集理论的知识表示
    3.1.2  粗糙集理论的知识获取
  3.2  数据的离散化预处理
  3.3  基于粗糙集理论的决策表约简
  3.4  本章小结
第4章  神经网络的训练算法和模型研究
  4.1  神经网络的训练算法
    4.1.1  单参数动态搜索算法(SPDS)
    4.1.2  前馈式神经网络(BP网络)的权值诱导和层次训练算法
    4.1.3  约束SPDS算法
    4.1.4  集成BP算法与SPDS算法优点的快速组合训练算法51
　4.2  神经网络模型
    4.2.1  基于BP算法的区域映射模型
    4.2.2  基于SPDS算法的区域映射模型
    4.2.3  区域映射?型的判定区域和分类算法
  4.3  计算实例
  4.4　本章小结
第5章  基于粗集、神经网络和专家系统的智能决策支持系统
　5.1  粗糙集与神经网络集成系统的研究
    5.1.1  粗糙集与神经网络的异同点
　　……
第6章　基于小波分析的心电信号处理
第7章　心血管疾病诊断智能决策支持系统的实现
第8章　我国A股市场流动性风险的可拓智能预警
参考文献
后记