Systemy wspomagania decyzji to programy bądź pakiety programów, które łączą w sobie możliwości gromadzenia i przetwarzania dużej ilości danych, wykorzystywania różnorodnych modeli i inteligentnego posługiwania się zgromadzonymi danymi oraz wiedzą.

Pozwalają analizować dane i wyciągać wnioski w sposób bliski sposobowi myślenia człowieka – przy wykorzystaniu danych niepewnych bądź rozmytych, analogii i metod uczenia się, ponieważ nieodłączną częścią systemu wspomagania decyzji jest moduł oparty o elementy sztucznej inteligencji. Jako takie, systemy wspomagania decyzji znajdują coraz szersze zastosowanie w wielu dziedzinach życia.

Książka umożliwia zarówno poznanie ciekawych metod stosowanych w tych systemach jak i wprowadza świadomość istnienia takich systemów, narzędzi do ich tworzenia oraz sposobów ich wykorzystania, co może być pomocne w rozwiązywaniu wielu problemów, dla których dziś nie ma rozwiązań algorytmicznych.

Książka jest zaadresowana do osób, które mogą stać się ekspertami w pewnych dziedzinach i zetknąć się z koniecznością przekazania swojej wiedzy tak, aby mogła ona być wykorzystana w tych systemach, a także do osób, które będą tworzyły koncepcje systemów wspomagania decyzji. Kierowana jest zarówno do ekspertów, którzy dzielą się wiedzą jak i do projektantów systemów.

Rozdziały:

1. Psychologia podejmowania decyzji                                                                       7
1.1. Umysł i intuicja w podejmowaniu decyzji                                                               7
1.2. Problemy                                                                                                  8
1.3. Problemy inżynierii środowiska                                                                               9
1.4. Poziomy podejmowania decyzji                                                                             10
1.5. Proces podejmowania decyzji                                                                                10
1.6. Podejmowanie decyzji w środowisku wielokryterialnym                                        11

2. Definicja Systemów Wspomagania Decyzji                                                                   15
2.1. Czym jest System Wspomagania Decyzji?                                                              15
2.2. Zadania Systemów Wspomagania Decyzji                                                            16
2.3. Architektura Systemów Wspomagania Decyzji                                                     17
2.3.1. Schemat funkcjonalny                                                                                 17
2.3.2. Schemat narzędziowy                                                                                   18
2.4. Systemy Business Intelligence                                                                                 18
2.4.1. Przykłady wykorzystania systemów klasy Business Intelligence               21

3. Systemy zarządzania bazami danych                                                                             23
3.1. Definicja baz danych                                                                                                23
3.2. Modele architektur baz danych                                                                              24
3.2.1. Model relacyjny                                                                                          24
3.2.2. Model hierarchiczny                                                                                     28
3.2.3. Model sieciowy                                                                                           29
3.2.4. Model semantyczny                                                                                    29
3.3. Operacje na danych – systemy zarządzania bazami danych                                  30
3.4. SQL – język zapytań                                                                                              31
3.5. Rozproszone bazy danych                                                                                        31

4. Bazy modeli                                                                                                      33
4.1. Modele                                                                                                          33
4.2. Bazy modeli                                                                                                      35

5. Systemy ekspertowe                                                                                          39
5.1. Definicja systemów ekspertowych                                                                         39
5.2. Historia, klasyfikacja i budowa systemów ekspertowych                                        41
5.3. Baza wiedzy i metody reprezentacji wiedzy w bazie wiedzy                                42
5.3.1. Reprezentacja wiedzy                                                                                   43
5.3.2. Sprawdzanie kompletności bazy reguł                                                          47
5.4. Maszyna wnioskująca                                                                                             49
5.4.1. Algorytm wnioskowania do przodu                                                              51
4 Systemy Wspomagania Decyzji. Jak korzystać z wiedzy i informacji
5.4.2. Algorytm wnioskowania wstecz                                                                   52
5.4.3. Wnioskowanie mieszane                                                                             52
5.4.4. Porównanie algorytmów                                                                               53
5.4.5. Stany reguł i przesłanek w procesie wnioskowania                                      54
5.4.6. Heurystyki                                                                                                   56
5.5. Moduł objaśniający                                                                                                58
5.6. Ocena jakości systemu ekspertowego                                                                    58
5.7. Pozyskiwanie wiedzy                                                                                               60
5.7.1. Algorytm Quinlana                                                                                       61
5.8. Przykład systemu ekspertowego w Systemie Wspomagania Decyzji WODA      66
5.9. Być ekspertem, czyli sztuka komunikacji                                                              68
5.10. Być inżynierem wiedzy, czyli sztuka współpracy                                                    70

6. Inne narzędzia sztucznej inteligencji wykorzystywane w SWD                                    73
6.1. Pojęcie sztucznej inteligencji                                                                                   73
6.2. Logika rozmyta i zbiory rozmyte                                                                             74
6.2.1. Definicja zbiorów rozmytych                                                                        75
6.2.2. Podstawowe operacje na zbiorach rozmytych                                            76
Iloczyn zbiorów rozmytych                                                                        77
Suma zbiorów rozmytych                                                                             77
Dopełnienie                                                                                                 77
6.2.3. Zmienne lingwistyczne                                                                                 79
6.2.4. Interpretacja i wyznaczanie funkcji przynależności                                     80
6.2.5. Systemy rozmyte                                                                                         82
6.2.5.1. Operatory rozmyte                                                                        83
6.2.5.2. Relacje rozmyte                                                                            84
6.2.6. Rozmyte systemy ekspertowe jako przykład systemu rozmytego                86
6.2.6.1. Ekspertowy system rozmyty                                                         88
6.2.7. Zastosowania                                                                                               91
6.2.8. Rozmyte bazy danych                                                                                 93
6.3. Algorytmy genetyczne                                                                                        96
6.3.1. Klasyczny algorytm genetyczny                                                                   97
6.3.2. Zastosowania algorytmów genetycznych                                                   101
6.3.2.1. Pozyskiwanie wiedzy z danych z wykorzystaniem algorytmów genetycznych                                                         
6.4. Sztuczne sieci neuronowe                                                                                    104
6.4.1. Historia sztucznych sieci neuronowych                                                      104
6.4.2. Modele neuronów i metody ich uczenia                                                     105
6.4.2.1. Model McCullocha−Pittsa                                                           105
6.4.2.2. Neuron typu sigmoidalnego                                                          107
6.4.3. Topologia sieci                                                                                            109
6.4.3.1. Sieci wielowarstwowe jednokierunkowe                                      110
6.4.4. Projektowanie sieci                                                                                     114
6.4.5. Sieci samoorganizujące się                                                                         116
6.4.5.1. Sieci Hebba                                                                                 116
6.4.5.2. Uczenie samoorganizujące się z konkurencją                             117
6.4.6. Zastosowania sztucznych sieci neuronowych                                           117
6.4.6.1. Przewidywanie prędkości wiatru                                                  118
6.4.6.2. Sieć neuronowa wspomagająca ocenę wiarygodności kredytowej (skoring)                                                                  

7. Dodatek                                                                                                                         
7.1. Program Neural Planner                                                                                         121
7.1.1. Przeznaczenie programu                                                                             121
7.1.2. Tworzenie sieci                                                                                           121
7.1.3. Tworzenie pliku uczącego                                                                        122
7.1.4. Nauczanie sieci                                                                                           123
7.1.5. Ustawianie innych opcji                                                                              123
7.2. Język SQL                                                                                                    123