全书内容按照“背景匹配-文献综述-理论介绍-软件实现-案例分析-习题巩固”的结构框架进行阐述，汇集了系统工程理论中的8类经典模型和4种新兴方法，以及作者通过扩展、优化和提炼并改进而成的新方法和新技术，共分为十二章。其主要内容包括：第一章，系统关联文献分析与CiteSpace+Pajek实现；第二章，系统网络层次分析与SuperDecision实现；第三章，系统灰色技术分析与GTMS实现；第四章，系统动力学分析与Vensim实现；第五章，系统网络分析与Ucinet实现；第六章，系统尾部分析与R程序实现；第七章，系统包络分析与DEAP实现；第八章，系统降维分析与SPSS实现；第九章，系统结构分析与Amos实现；第十章，系统正则化分析与R程序实现；第十一章，系统泡沫趋势分析与1stOpt软件实现；第十二章，系统学习分析与Python实现。

第一章 系统关联文献分析与CiteSpace+Pajek实现
第一节 系统关联文献分析方法与相关背景
第二节 CiteSpace与Pajek软件介绍与使用
第三节 基于CiteSpace与Pajek软件的案例分析
第四节 本章小结
参考文献
第二章 系统网络层次分析与Super Decision实现
第一节 系统网络层次分析方法与相关背景
第二节 层次分析模型与基本步骤
第三节 网络层次分析模型构建与应用
第四节 基于Super Decision的方法实现与案例展示
第五节 本章小结
参考文献
第三章 系统灰色技术分析与GTMS实现
第一节 系统灰色技术分析方法与相关背景
第二节 系统灰色技术分析原理及其经典模型
第三节 基于GTMS的灰色模型计算与案例分析
第四节 本章小结
参考文献
第四章 系统动力学分析与Vensim实现
第一节 系统动力学分析方法与相关背景
第二节 系统动力学分析模型介绍
第三节 基于Vensim的模型实现与案例分析
第四节 本章小结
参考文献
第五章 系统网络分析与Ucinet实现
第一节 系统网络分析方法与相关背景
第二节 系统网络分析的相关模型介绍
第三节 系统网络计算的Ucinet软件介绍
第四节 基于Ucinet的模型实现与案例分析
第五节 本章小结
参考文献
第六章 系统尾部分析与R程序实现
第一节 系统尾部分析方法与相关背景
第二节 系统尾部分析的相关模型
第三节 系统尾部分析的R程序实现与模型应用
第四节 不同趋势下的系统案例分析
第五节 本章小结
参考文献
第七章 系统包络分析与DEAP实现
第一节 系统包络分析方法与相关背景
第二节 系统包络分析的传统DEA模型
第三节 系统包络分析的网络DEA模型
第四节 案例分析与DEAP软件实现
第五节 本章小结
参考文献
第八章 系统降维分析与SPS实现
第一节 系统降维分析方法与相关背景
第二节 系统降维的主成分与因子模型
第三节 基于SPSS的模型实现与案例分析
第四节 本章小结
参考文献
第九章 系统结构分析与Amos实现
第一节 系统结构分析方法与相关背景
第二节 系统结构与结构方程模型
第三节 基于Amos的模型实现与案例分析
第四节 本章小结
参考文献
第十章 系统正则化分析与R程序实现
第一节 系统正则化分析方法与相关背景
第二节 系统正则化模型介绍
第三节 系统正则化Lasso模型的R语言实现与实例分析
第四节 本章小结
参考文献
第十一章 系统泡沫趋势分析与1stOpt软件实现
第一节 系统泡沫趋势分析方法与相关背景
第二节 泡沫趋势理论及其量化模型介绍
第三节 系统泡沫趋势分析的1stOpt实现与案例分析
第四节 本章小结
参考文献
第十二章 系统学习分析与Python实现
第一节 系统学习分析方法与相关背景
第二节 系统学习的模型介绍
第三节 系统学习的软件实现与具体应用
第四节 本章小结
参考文献