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该文在国内外关于一般系统理论、决策支持系统理论、灰色预测与决策、数据挖掘方法、在线联机分析处理技术、数据仓库技术研究现状的基础上,对决策支持系统的一般模型及其灰色决策分析进行了深入系统的研究,主要工作及结果如下:(1)研究提出决策支持系统的一般模型:一般DSS数学模型和融合式DSS结构模型.应用一般系统论中的MT理论对决策支持系统的功能进行抽象,提出了一般决策支持系统(GDSS)的数学模型.在所提数学模型的指导下,对决策支持系统的一般功能要求进行了分析,提出了GDSS的架构体系.(2)开发"贫"信息数据挖掘技术,建立系统云调控预测模型.分析了数据挖掘的特点和对数据库中小样本、"贫"信息进行数据挖掘的需求,结合灰色趋势关联度和一般系统理论,研究了灰色趋势关联系统及其数学模型,并在该模型的指导下,提出了灰色趋势关联分类、灰色趋势关联聚类、灰色趋势灾变预测等数掘挖掘方法.首次提出并研究了系统云灰色调控预测模型.作为对数据库中"贫"信息进行启发式数据挖掘方法的研究,分析了系统云灰色模型(SCGM(1,h))的构造机理,对其积分生成的原理进行了论证,并对SCGM(1,h)的求解方法进行了研究.给出了系统云灰色调控预测模型的定义,并对该模型的预测量、调控量的求解和应用方法进行了研究.(3)建立灰色多目标局势决策系统,提出一种灰关联多目标层次决策分析方法.应用一般系统理论,提出了灰色多目标局势决策系统及其数学模型.(4)研究基于数据仓库的OLAP决策分析方法及实现技术,提出几种提高OLAP整体运行效率的方法.从DSS的实际需求出发,分析了数据仓库的特征、数据预处理、结构模型和实现方法,以及OLAP的特征和体系结构,研究了高效OLAP的具体实现方法.(5)设计与实施"茅台酒股份公司决策支持系统".以"茅台酒股份公司决策支持系统"为案例,对基于数据仓库的融合式DSS系统的设计和实现进行了研究.