《智能管理技术与方法》是关于智能管理、智能管理系统的技术与方法的著作，涉及智能管理的基本理论、智能优化技术、机器学习、数据挖掘、多Agent技术、知识管理和分形管理技术等。《智能管理技术与方法》涉及的方法翔实、具体，内容新颖，融入了近年来在学术界和工程界普遍关注的诸多热门课题。智能科学与技术是信息科学技术的核心、现代科学技术的前沿和制高点，对它的研究使人类自我了解和自我控制，对它的应用使日常管理工作可以提高到一个新的高度。智能科学与技术在管理信息系统中的应用具有很高的理论价值和实际意义。《智能管理技术与方法》可作为高等学校信息管理与信息系统、计算机科学和技术、电子商务、信息安全、计算科学、自动化等专业研究生用书和高年级本科生参考教材，也可以供相关领域研究人员参考。

前言
第一章 智能管理与智能管理系统
1.1 智能管理的基本概念
1.2 智能管理系统的基本理论
1.3 智能技术与方法概述
参考文献

第二章 机器学习
2.1 概述
2.2 案例学习
2.3 粗糙集理论
2.4 神经网络
2.5 基于机器学习的智能管理系统
参考文献

第三章 多Agent技术
3.1 现代管理与多Agent系统
3.2 Agent和多Agent系统的基本理论
3.3 多Agent系统的问题求解
3.4 证据理论与多Agent合作问题求解
3.5 多Agent环境下的决策支持和知识共享
3.6 多Agent系统中的任务调度和资源配置
参考文献

第四章 智能优化技术
4.1 智能优化概述
4.2 禁忌搜索算法
4.3 遗传算法
4.4 蚁群优化技术
参考文献

第五章 数据挖掘技术
5.1 概述
5.2 数据挖掘的功能与方法
5.3 聚类分析
5.4 文本分类
5.5 时间序列分析
5.6 离群数据挖掘
5.7 基于数据挖掘的智能管理系统
参考文献

第六章 知识管理
6.1 知识
6.2 知识管理
6.3 知识管理技术
6.4 知识管理系统
参考文献

第七章 分形管理与技术
7.1 分形理论及其发展
7.2 分形在管理领域中的应用
7.3 基于分形的智能技术
7.4 分形理论的进一步研究方向
参考文献