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智能科學與技術是信息科學技術的核心、現代科學技術的前沿和制高點，對它的研究使人類自我了解和自我控制，對它的應用使日常管理工作可以提高到一個新的高度。智能科學與技術在管理信息系統中的應用具有很高的理論價值和實際意義。
本書是關於智能管理、智能管理系統的技術與方法的著作，涉及智能管理的基本理論、智能優化技術、機器學習、數據挖掘、多Agent技術、知識管理和分形管理技術等。本書涉及的方法翔實、具體，內容新穎，融入了近年來在學術界和工程界普遍關注的諸多熱門課題。
本書可作為高等學校信息管理與信息系統、計算機科學和技術、電子商務、信息安全、計算科學、自動化等專業研究生用書和高年級本科生參考教材，也可以供相關領域研究人員參考。
本書是關於智能管理、智能管理系統的技術與方法的著作，涉及智能管理的基本理論、智能優化技術、機器學習、數據挖掘、多Agent技術、知識管理和分形管理技術等。本書涉及的方法翔實、具體，內容新穎，融入了近年來在學術界和工程界普遍關注的諸多熱門課題。
本書可作為高等學校信息管理與信息系統、計算機科學和技術、電子商務、信息安全、計算科學、自動化等專業研究生用書和高年級本科生參考教材，也可以供相關領域研究人員參考。
目次
前言
第一章 智能管理與智能管理系統
1.1 智能管理的基本概念
1.2 智能管理系統的基本理論
1.3 智能技術與方法概述
參考文獻
第二章 機器學習
2.1 概述
2.2 案例學習
2.3 粗糙集理論
2.4 神經網絡
2.5 基於機器學習的智能管理系統
參考文獻
第三章 多Agent技術
3.1 現代管理與多Agent系統
3.2 Agent和多Agent系統的基本理論
3.3 多Agent系統的問題求解
3.4 證據理論與多Agent合作問題求解
3.5 多Agent環境下的決策支持和知識共享
3.6 多Agent系統中的任務調度和資源配置
參考文獻
第四章 智能優化技術
4.1 智能優化概述
4.2 禁忌搜索算法
4.3 遺傳算法
4.4 蟻群優化技術
參考文獻
第五章 數據挖掘技術
5.1 概述
5.2 數據挖掘的功能與方法
5.3 聚類分析
5.4 文本分類
5.5 時間序列分析
5.6 離群數據挖掘
5.7 基於數據挖掘的智能管理系統
參考文獻
第六章 知識管理
6.1 知識
6.2 知識管理
6.3 知識管理技術
6.4 知識管理系統
參考文獻
第七章 分形管理與技術
7.1 分形理論及其發展
7.2 分形在管理領域中的應用
7.3 基於分形的智能技術
7.4 分形理論的進一步研究方向
參考文獻
第一章 智能管理與智能管理系統
1.1 智能管理的基本概念
1.2 智能管理系統的基本理論
1.3 智能技術與方法概述
參考文獻
第二章 機器學習
2.1 概述
2.2 案例學習
2.3 粗糙集理論
2.4 神經網絡
2.5 基於機器學習的智能管理系統
參考文獻
第三章 多Agent技術
3.1 現代管理與多Agent系統
3.2 Agent和多Agent系統的基本理論
3.3 多Agent系統的問題求解
3.4 證據理論與多Agent合作問題求解
3.5 多Agent環境下的決策支持和知識共享
3.6 多Agent系統中的任務調度和資源配置
參考文獻
第四章 智能優化技術
4.1 智能優化概述
4.2 禁忌搜索算法
4.3 遺傳算法
4.4 蟻群優化技術
參考文獻
第五章 數據挖掘技術
5.1 概述
5.2 數據挖掘的功能與方法
5.3 聚類分析
5.4 文本分類
5.5 時間序列分析
5.6 離群數據挖掘
5.7 基於數據挖掘的智能管理系統
參考文獻
第六章 知識管理
6.1 知識
6.2 知識管理
6.3 知識管理技術
6.4 知識管理系統
參考文獻
第七章 分形管理與技術
7.1 分形理論及其發展
7.2 分形在管理領域中的應用
7.3 基於分形的智能技術
7.4 分形理論的進一步研究方向
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