具体描述
本书分为五个部分。第一部分（第一章一第二章）介绍了决策与计算机支持。第二部分（第三章一第八章）集中论述了决策支持系统。第三部分（第九章一第十一章）着重论述了协作、沟通和企业支持系统。第四部分（第十二章一第十六章）分析了专家系统和智能系统基础。第五部分（第十七章一第二十一章）介绍了前沿的决策支持技术。
作者简介
目录信息
Chapter 1 Management Support Systems：An Overview
Chapter 2 Decision Making，Systems，Modeling，and Support
PART 2：DECISION SUPPORT SYSTEMS
Chapter 3 Decision Support Systems：An Overview
Chapter 4 Data Management：Warehousing，Access and Visualization
Chapter 5 Modeling and Analysis
Chapter 6 Knowledge－based Decision Support and Artificial Intelligence
Chapler 7 User Interface and Decision Visualization Applications
Chapter 8 Constructing a Decision Support System and DSS Research
PART 3：COLLABORATION，COMMUNICATION，AND ENTERPRISE SUPPORT SYSTEMS
Chapter 9 Networked Decision Support：The Internet，Intranets，and Collaborative Technologies
Chapter 10 Group Decision Support Systems
Chapter 11 Executive Information and Support Systems
PART 4：FUNDAMENTALS OF EXPERT SYSTEMS AND INTELLIGENT SYSTEMS
Chapter 12 Fundamentals of Expert Systems
Chapter 13 Knowledge Acquisition and Vaidation
Chapter 14 Knowledge Representation
Chapter 15 Inferences，Explanations，and Uncertainty
Chapter 16 Building Expert Systems：Process and Tools
PART 5 CUTTING-EDGE DECISION SUPPORT TECHNOLOGIES
Chapter 17 Neural Computing：The Basics
Chapter 18 Neural Computing Applications，Genetic Algorithms，Fuzzy Logic，and Hybrid Intelligent Systems
Chapter 19 Intelligent Agents and Creativity
Chapter 20 Implementing and Integrating Management Support Systems
Chapter 21 Organizational and Societal Impacts of Management Support Systems
APPENDIX A：STUDENT PROJECT：Frazee Painti，Inc．：An Example of a Student-Developed DSS
GLOSSARY
INDEX
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
作为一名资深的系统架构师，我更关注的是这些理论知识在实际企业环境中的落地性与可扩展性。这本书的第三部分，专门讨论了决策支持系统的集成框架和部署策略，简直就是一本活的实践手册。它详尽地描述了如何将复杂的分析模型嵌入到现有的ERP或CRM系统中，同时还探讨了在云环境下面临的性能瓶颈和数据安全问题。我特别欣赏它对“人机交互”这部分内容的重视，作者清晰地阐述了，一个再强大的模型，如果用户界面设计得反人类，那么它的价值也会大打折扣。书中关于如何设计有效仪表盘（Dashboard）的建议，具有极强的操作指导性，我立刻将其中几个可视化原则应用到了我们下个季度的产品原型中，团队反馈非常积极，认为比以往的设计更加直观、更具洞察力。这本书的实用性，远超了一般教科书的范畴。
评分这本书的叙事风格相当的成熟老练，它仿佛带着一种跨越时空的对话感。作者在讲解任何一个前沿概念时，总能巧妙地回溯到该领域早期的奠基性工作，这使得我们这些后学之辈能更好地理解“为什么是这样”而不是仅仅学习“它是什么”。这种历史观的引入，极大地丰富了阅读体验，让人在学习技术细节的同时，也感受到了科学探索的曲折与伟大。对比我多年前看过的其他入门书籍，这本书的视野更加宏大，它不仅仅关注某一特定技术栈的优化，而是从更顶层的战略视角去审视决策科学的未来走向。读完关于知识表示与推理那几个章节后，我感觉自己对整个信息科学领域的认知结构都被重新梳理了一遍，逻辑链条变得更加紧密和稳固。
评分坦白说，刚拿到这本书时，我还有点担心，毕竟第五版意味着大量的修订和更新，更新速度赶不上技术迭代的步伐。然而，实际阅读下来，我发现作者们对“永恒的原理”和“瞬时的技术”区分得极为到位。那些关于决策理论、认知科学基础的内容，经久不衰，构成了坚实的理论内核；而对于最新的机器学习模型集成和大规模数据处理的讨论，也保持了极高的时效性，引用了近两三年的关键论文成果。尤其是关于不确定性量化和鲁棒性设计的那部分内容，紧密结合了当前工业界对模型可信度的要求，提供了非常前沿的视角。这本书的价值在于，它不是一本快速消费品，而是一部可以伴随研究生涯持续翻阅的工具书，每一次重读，都能从中挖掘出新的理解层次。它成功地在理论的深度、实践的广度以及时代的脉搏之间找到了一个近乎完美的平衡点。
评分我花了大量时间钻研了关于数据挖掘和模式识别的章节，这本书在理论深度上完全超出了我的预期。它没有停留在浅尝辄止的介绍层面，而是深入剖析了背后的数学基础和算法演进的历史脉络。举例来说，在讨论聚类算法的收敛性和稳定性时，作者引用的那些经典证明和最新优化思路，对于我目前手头正在进行的一个项目来说，简直是雪中送炭。我过去总觉得某些算法的实际应用效果与理论推导之间存在一条难以逾越的鸿沟，但这本书通过大量的案例分析和对比实验，有效地架起了这座桥梁。尤其是关于非监督学习的局限性及其应对策略那几页，观点独到且极具启发性，我甚至因此调整了我实验数据预处理的流程，效果立竿见影。这绝对不是一本可以囫囵吞枣的书，需要读者静下心来，逐字逐句地品味。
评分这本书的装帧和排版确实让人眼前一亮，纸张的质感摸上去很舒服，那种微微泛黄的色调，读起来非常柔和，长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳。更值得称赞的是，译者的功力深厚，对于那些复杂的专业术语，处理得恰到好处，既保留了原文的精确性，又让中文读者能够顺畅地理解其深层含义。我记得有一章专门讲逻辑推理模型构建的部分，原文可能有些晦涩，但经过翻译后，那些原本像迷宫一样的步骤变得清晰明了，仿佛有一位经验丰富的导师在你旁边手把手地指导。这套书的索引部分也做得非常细致，查阅起来极其方便，这对于需要频繁参考特定概念的研究者来说，简直是福音。总的来说，从硬件到软件（内容呈现方式）的用心程度，都体现了出版方对学术严肃性的尊重。这本书放在书架上，光是看着封面和厚度，就给人一种沉甸甸的学术积淀感。
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