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第1章 绪论1

1.1 信息科学的发展1

1.2 管理中的信息学问题3

1.3 本书的内容结构6

1.4 学习任务和目标8

思考题9

第2章 信息与管理11

2.1 案例分析11

2.2 信息的概念13

2.2.1 哈特莱的观点13

2.2.2 信息概念的不同描述14

2.2.3 数据、信息与知识16

2.3 信息的基本特征、性质与类型17

2.3.1 信息的基本特征17

2.3.2 信息的性质18

2.3.3 信息的类型20

2.4 信息的生命周期21

2.4.1 信息采集22

2.4.2 信息存储23

2.4.3 信息传输23

2.4.4 信息处理24

2.4.5 信息的应用和维护24

2.5 信息的系统观26

2.5.1 系统的基本概念26

2.5.2 信息系统概念与结构32

2.5.3 信息系统的数学模型34

2.6 信息与管理37

2.7 信息的度量39

2.7.1 概率信息的描述41

2.7.2 不确定性与自信息量43

2.7.3 信息熵44

2.7.4 哈特莱信息度量方法46

2.7.5 香农定理49

2.7.6 信息熵的性质54

思考题56

第3章 信息采集与存储59

3.1 信息采集概述59

3.1.1 信息采集的概念59

3.1.2 信息采集的原则60

3.1.3 信息采集的范围61

3.1.4 信息采集的来源62

3.1.5 信息采集的流程62

3.2 信息的感知、传感和收集64

3.2.1 信息感知64

3.2.2 信息传感65

3.2.3 信息收集69

3.2.4 信息识别84

3.3 信息组织92

3.3.1 信息组织的概念92

3.3.2 信息组织的原理92

3.3.3 信息组织的层次93

3.4 信息存储95

3.4.1 信息存储概述95

3.4.2 信息存储的体系结构97

3.4.3 数据库与数据仓库98

思考题99

第4章 信息传输与信息编码101

4.1 信息传输的概念101

4.1.1 信息传输与语法信息101

4.1.2 信息传输与信号102

4.2 信息传输模型104

4.2.1 信息传输的基本模型104

4.2.2 信息传输的一般模型105

4.3 信息传输的有效性107

4.3.1 信源及信源编码107

4.3.2 变长无失真信源编码定理110

4.3.3 哈夫曼编码114

4.4 信息传输的抗干扰性116

4.4.1 信道及信道容量116

4.4.2 信道编码117

4.4.3 二元线性码125

4.4.4 线性码的编码与译码130

4.4.5 循环码135

4.4.6 循环码的编码与译码142

4.4.7 抗干扰信道编码定理149

4.5 限失真信源编码定理150

思考题152

第5章 信息安全与信息加密155

5.1 信息安全的基本概念155

5.1.1 危害信息安全的因素156

5.1.2 保护信息安全的措施156

5.1.3 密码技术是保护信息安全的关键技术158

5.2 密码学的基本概念159

5.3 密码学的复杂性理论161

5.3.1 算法复杂性161

5.3.2 问题复杂性162

5.4 私钥密码算法162

5.4.1 流密码163

5.4.2 分组密码166

5.4.3 DES加密算法原理167

5.5 公钥密码算法169

5.5.1 公钥密码体制及其设计的基本原理169

5.5.2 RSA密码体制170

5.6 数字签名方案173

5.6.1 数字签名方案概述173

5.6.2 RSA签名方案174

5.6.3 OSS签名方案174

5.6.4 数字签名的发展与挑战175

5.7 识别协议176

5.7.1 识别协议概述176

5.7.2 Feige-Fiat-Shamir识别协议177

5.7.3 改进的Feige-Fiat-Shamir识别协议178

5.8 密钥管理180

5.8.1 密钥管理的意义180

5.8.2 密钥的分类与产生181

5.8.3 密钥的分配181

5.8.4 密钥保护和秘密共享183

思考题184

第6章 信息处理187

6.1 信息处理过程188

6.1.1 信息处理的多阶段模型188

6.1.2 信息处理过程中各阶段任务188

6.2 信息预处理191

6.2.1 连续属性集离散化分析192

6.2.2 概念泛化分析195

6.2.3 空值估算199

6.3 信息处理的统计学方法204

6.3.1 多元数据的相关分析205

6.3.2 聚类分析208

6.3.3 判别分析214

6.3.4 回归分析217

6.3.5 时间序列分析222

6.4 信息处理的机器学习方法225

6.5 不确定信息的处理方法229

6.5.1 模糊集方法229

6.5.2 粗糙集方法231

6.5.3 贝叶斯网络237

思考题242

第7章 信息决策理论与方法245

7.1 统计学方法在管理决策中的应用245

7.1.1 回归分析的应用246

7.1.2 聚类分析的应用248

7.1.3 时间序列分析的应用249

7.2 人工智能方法在管理决策中的应用251

7.2.1 规则的表示与推理252

7.2.2 不确定推理259

7.3 信息熵在管理决策中的应用263

7.3.1 管理决策的熵思想264

7.3.2 基于信息熵的管理决策方法265

思考题278

参考文献281