农业决策支持系统课程教学大纲Word文件下载.doc
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综合分析和解决实际问题的能力;
使用所学知识和工具开发农业决策支持系统的能力。
理论教学部分
理论课学时:
32
使用教材及主要参考书:
1、教材:
李志刚编著,《决策支持系统原理与应用》,高等教育出版社,2005
2、参考书:
陈文伟主编,《决策支持系统教程》,清华大学出版社,2004
刘心报主编,《决策分析与决策支持系统》,清华大学出版社,2009
一、学时分配
章节
课程内容
学时
1
决策支持系统的理论基础
3
2
决策支持系统概述
决策支持系统的体系结构
4
决策支持系统中的模型库
5
决策支持系统中的数据库、方法库与知识库
6
决策支持的新技术
8
7
决策支持系统的设计和开发
人工智能与专家系统
9
基于数据仓库技术的决策支持系统的建造与实现
10
决策支持系统的应用
合计
二、教学中应注意的问题
1、本课程内容复杂、某些知识点学习难度较大,因此教学形式以面授方式为主。
2、应充分重视理论教学与实验教学内容之间的衔接,除了做好开发实例部分的讲解与分析外,在讲授模型库、知识库、数据仓库等内容时,也要尽量结合实例,讲清其具体应用和实现的方式与方法,以培养和提高学生解决实际问题的能力。
3、对建模、建库方法,以及决策支持系统设计等问题,可辅以课堂讨论的形式。
4、如条件许可,应利用板书与课件相结合的形式进行授课、答疑和讨论。
三、教学内容
第一章决策支持系统(DSS)的理论基础
1、基本内容
决策及相关知识;
DSS的学科内容及与其它学科的关系
2、教学基本要求
理解决策的相关概念,了解决策的相关知识、DSS的学科内容及与其它学科的关系。
3、教学重点难点
重点:
决策及相关知识
第二章决策支持系统概述
DSS的产生和发展;
DSS的概念和功能;
MIS与DSS的关系;
DSS的类型;
新一代DSS的应用与发展。
了解DSS的形成和发展、DSS的类型、新一代DSS的应用与发展;
理解DSS的概念和功能、MIS与DSS的关系。
DSS的概念和功能
第三章决策支持系统的体系结构
DSS的基本结构及技术构成;
DSS的两类基本体系结构;
DSS体系结构的规划;
DSS部件的逻辑结构形式;
DSS用户接口组件的构成与功能;
影响DSS总体结构的因素分析。
了解DSS的概念与结构;
理解和掌握DSS的两种基本体系结构及技术构成;
深刻理解DSS的三个技术层次的内涵及相互关系;
正确理解DSS的两类体系结构;
了解DSS体系结构规划的要求和影响因素;
理解DSS逻辑结构的原理;
了解用户接口组件的构成和基本功能。
DSS的两种基本体系结构及技术构成;
DSS的三个技术层次的内涵及相互关系;
DSS的两类体系结构;
难点:
DSS的两类体系结构。
第四章决策支持系统中的模型库
模型库系统概述;
模型库;
模型字典与模型库结构;
模型库管理系统
了解模型库系统的基本结构及在DSS中的作用;
掌握模型的概念和特点;
了解模型的种类和常见的一些决策模型;
正确认识模型在计算机中的表示方法和存储形式;
了解模型字典的作用;
正确理解模型管理系统在模型运行管理过程中的作用。
第五章决策支持系统中的数据库、方法库与知识库
DSS的数据库系统;
数据库系统的设计;
DSS的方法库;
DSS知识库系统;
知识表示、组织和获取。
理解数据库系统在DSS中的地位和作用;
了解DSS数据库的组成及各部件的功能;
理解和掌握数据库设计3种方案的基本思想;
了解DSS数据库的几种基本类型;
正确理解方法库在DSS中的功能和作用;
正确认识方法库与数据库的关系;
正确认识知识库在DSS中的功能和作用;
了解推理机制设计原理和方法;
了解几种常见的知识表示方法和知识组织的方式。
第六章决策支持的新技术
数据仓库技术;
决策模型构建和数据挖掘技术;
联机分析处理技术
掌握数据仓库、数据挖掘及OLAP的概念;
正确认识数据库与数据仓库的区别;
了解数据仓库的系统结构和运行结构;
理解数据进入数据仓库的过程,掌握建立数据仓库的步骤;
了解数据挖掘的目的和作用,以及数据挖掘的基本过程与步骤;
掌握决策模型构建和数据挖掘的相关方法,包括数据抽取、分类发现、聚类、关联规则发现等,涉及决策树、遗传算法、人工神经网络等重点方法;
能运用OLAP的多维数据分析方法来分析实际问题;
能正确认识OLAP的数据组织。
决策模型构建和数据挖掘技术(决策树、遗传算法、人工神经网络);
联机分析处理技术;
决策模型构建和数据挖掘技术。
第七章决策支持系统开发的设计和开发
DSS的开发策略、方法和步骤;
DSS的开发过程;
DSS的分析和开发方法;
DSS开发人员。
能正确认识和理解DSS的开发策略,掌握DSS的开发步骤;
了解DSS分析和开发的常见方法;
掌握ROMC分析法;
会运用原型法+迭代法开发DSS;
了解DSS开发人员应具备的知识和能力。
DSS的开发步骤;
ROMC分析法;
原型法+迭代法;
DSS的分析和开发方法
第八章人工智能与专家系统
人工智能与专家系统的产生与发展;
人工智能;
专家系统的概念和结构;
专家系统的分类和评价
了解人工智能、专家系统的产生与发展过程,能理解和掌握人工智能、专家系统的概念;
初步了解人工智能研究的内容和方法,了解专家系统的构成原理及相关部件;
能正确认识专家系统的优势和存在的限制;
能正确理解专家系统和DSS的联系和区别。
专家系统的概念和结构
第九章基于数据仓库技术的决策支持系统的建造与实现
数据仓库技术推动DSS新的发展;
基于数据仓库的DSS的结构与特性;
基于数据仓库的DSS的开发过程、技术及架构;
基于数据仓库的各种DSS研究设计与实现;
综合DSS的基本结构和原理。
了解数据仓库技术对DSS系统发展的作用和影响;
掌握数据仓库技术、OLAP及数据挖掘技术构建DSS的基本思想和方法;
初步了解用数据仓库技术开发决策支持系统的步骤;
能正确认识综合决策支持系统的功能、作用和设计原理。
综合DSS的基本结构和原理;
基于数据仓库的各种DSS研究设计与实现。
第十章决策支持系统的应用
DSS应用概述;
客户关系管理中的DSS应用
了解决DSS应用的领域和范围;
正确认识DSS在客户管理中的作用;
了解农业决策支持系统的设计与开发。
客户关系管理中的DSS应用;
实验教学部分
实验学时:
16
实验指导书:
信息教研室编,《信息管理专业部分课程实验指导》,内部用书,2007
一、实验目的与基本要求
验证有关概念和理论,加深对概念和知识的理解和认识;
熟悉和掌握有关工具的使用方法;
初步具备使用所学知识和工具开发农业智能决策系统的能力。
要求学生每次试验前做好预习和准备工作,包括提前熟悉实验内容,编写好应用程序。
上机实验时要对程序进行认真调试,直至可以运行并获得正确的实验结果为止。
同时要经过对实验过程的认真思考,提升对课程内容和知识的认识。
每个必做试验要提交实验报告一份,期末提交课程设计报告一份。
二、实验考核方式及办法
实验考核采取上机操作、试验报告评判的综合考核方式,上机操作和实验报告得分作为该门课程平时成绩的一部分,课程设计报告得分作为该门课程期末考试成绩。
三、实验项目一览表
《农业决策支持系统》实验项目一览表
序号实验项目名称实验类型实验要求适用专业学时
1数据仓库的构建设计性必做信息管理2
2OLAP的基本操作验证性必做信息管理2
3决策树应用系统设计设计性必做信息管理2
4遗传算法应用系统设计设计性必做信息管理2
5神经网络应用系统设计设计性必做信息管理2
6知识库的构建与使用设计性必做信息管理2
7农业决策支持系统开发 综合性、设计性必做信息管理4
合计16
四、实验项目的具体内容
实验一数据仓库的构建
1、本次实验的目的和要求
加深
- 配套讲稿:
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- 关 键 词:
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