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| 編輯推薦： |
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全书共分7个章节，主要对管理信息学的基础知识作了介绍，具体内容包括信息与管理、信息采集与存储、信息传输与信息编码、信息安全与信息加密等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
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| 內容簡介： |
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本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，主要内容包括绪论、信息与管理、信息采集与存储、信息传输与信息编码、信息安全与信息加密、信息处理、信息决策理论与方法等。本书以信息生命周期为主线，贯穿整本教材，并以最新、最全面的认识阐述信息和管理信息的基本概念、基础理论和处理方法。本书同时强化实践技能，让学生在掌握基本理论的基础上，学会使用信息，把理论知识与实践相结合，培养学生在管理过程中处理信息的能力。《管理信息学第2版》可作为高等学校信息管理与信息系统、电子商务、信息与计算科学等管理类、信息类专业的本科生或研究生教材，也可供信息科学领域、管理科学领域的研究人员参考。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 信息科学的发展
1.2 管理中的信息学问题
1.3 本书的内容结构
1.4 学习任务和目标
思考题
第2章 信息与管理
2.1 案例分析
2.2 信息的概念
2.2.1 哈特莱的观点
2.2.2 信息概念的不同描述
2.2.3 数据、信息与知识
2.3 信息的基本特征、性质与类型
2.3.1 信息的基本特征
2.3.2 信息的性质
2.3.3 信息的类型
2.4 信息的生命周期
2.4.1 信息采集
2.4.2 信息存储
2.4.3 信息传输
2.4.4 信息处理
2.4.5 信息的应用和维护
2.5 信息的系统观
2.5.1 系统的基本概念
2.5.2 信息系统概念与结构
2.5.3 信息系统的数学模型
2.6 信息与管理
2.7 信息的度量
2.7.1 概率信息的描述
2.7.2 不确定性与自信息量
2.7.3 信息熵
2.7.4 哈特莱信息度量方法
2.7.5 香农定理
2.7.6 信息熵的性质
思考题
第3章 信息采集与存储
3.1 信息采集概述
3.1.1 信息采集的概念
3.1.2 信息采集的原则
3.1.3 信息采集的范围
3.1.4 信息采集的来源
3.1.5 信息采集的流程
3.2 信息的感知、传感和收集
3.2.1 信息感知
3.2.2 信息传感
3.2.3 信息收集
3.2.4 信息识别
3.3 信息组织
3.3.1 信息组织的概念
3.3.2 信息组织的原理
3.3.3 信息组织的层次
3.4 信息存储
3.4.1 信息存储概述
3.4.2 信息存储的体系结构
3.4.3 数据库与数据仓库
思考题
第4章 信息传输与信息编码
4.1 信息传输的概念
4.1.1 信息传输与语法信息
4.1.2 信息传输与信号
4.2 信息传输模型
4.2.1 信息传输的基本模型
4.2.2 信息传输的一般模型
4.3 信息传输的有效性
4.3.1 信源及信源编码
4.3.2 变长无失真信源编码定理
4.3.3 哈夫曼编码
4.4 信息传输的抗干扰性
4.4.1 信道及信道容量
4.4.2 信道编码
4.4.3 二元线性码
4.4.4 线性码的编码与译码
4.4.5 循环码
4.4.6 循环码的编码与译码
4.4.7 抗干扰信道编码定理
4.5 限失真信源编码定理
思考题
第5章 信息安全与信息加密
5.1 信息安全的基本概念
5.1.1 危害信息安全的因素
5.1.2 保护信息安全的措施
5.1.3 密码技术是保护信息安全的关键技术
5.2 密码学的基本概念
5.3 密码学的复杂性理论
5.3.1 算法复杂性
5.3.2 问题复杂性
5.4 私钥密码算法
5.4.1 流密码
5.4.2 分组密码
5.4.3 DES加密算法原理
5.5 公钥密码算法
5.5.1 公钥密码体制及其设计的基本原理
5.5.2 RSA密码体制
5.6 数字签名方案
5.6.1 数字签名方案概述
5.6.2 RSA签名方案
5.6.3 OSS签名方案
5.6.4 数字签名的发展与挑战
5.7 识别协议
5.7.1 识别协议概述
5，7.2 Feige-Fiat-Shamir识别协议
5.7.3 改进的Feige-Fiat-Shamir识别协议
5.8 密钥管理
5.8.1 密钥管理的意义
5.8.2 密钥的分类与产生
5.8.3 密钥的分配
5.8.4 密钥保护和秘密共享
思考题
第6章信息处理
6.1 信息处理过程
6.1.1 信息处理的多阶段模型
6.1.2 信息处理过程中各阶段任务
6.2 信息预处理
6.2.1 连续属性集离散化分析
6.2.2 概念泛化分析
6.2.3 空值估算
6.3 信息处理的统计学方法
6.3.1 多元数据的相关分析
6.3.2 聚类分析
6.3.3 判别分析
6.3.4 回归分析
6.3.5 时间序列分析
6.4 信息处理的机器学习方法
6.5 不确定信息的处理方法
6.5.1 模糊集方法
6.5.2 粗糙集方法
6.5.3 贝叶斯网络
思考题
第7章 信息决策理论与方法
7.1 统计学方法在管理决策中的应用
7.1.1 回归分析的应用
7.1.2 聚类分析的应用
7.1.3 时间序列分析的应用
7.2 人工智能方法在管理决策中的应用
7.2.1 规则的表示与推理
7.2.2 不确定推理
7.3 信息熵在管理决策中的应用
7.3.1 管理决策的熵思想
7.3.2 基于信息熵的管理决策方法
思考题
参考文献
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