管理信息系统已很好地解决了结构化问题。但在实际应用中存在着许多较为复杂的半结构化和非结构化问题需要解决,决策支持系统应运而生。随着数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术的出现,综合决策支持系统是决策支持系统发展的新方向。决策贯穿于管理的全过程,在实际管理过程中,经常出现多方案选择问题。首先要对各个方案进行合理的综合评价,才能做出正确的选择。综合评价是决策的前提。没有科学的综合评价就没有正确的决策。 本文首先概述了综合评价决策支持系统的基本理论和相关技术,对模型库作了详细讨论;然后对模糊数学、灰色理论和神经网络进行了深入的分析和研究。在此基础上,针对本科教学水平综合评价的要求和特点,建立了二级模糊综合评价模型、灰色关联分析模型和神经网络评价模型。并对这些模型的性能进行了详细的分析和评价效果作了对比;文章通过实例验证,利用上述模型进行教学水平评估是行之有效的。其中神经网络评价模型更为客观、公正、公平,对本科教学评价有一定的理论意义和实际应用价值;论文最后,在上述模型的基础上搭建了综合评价决策支持系统结构,对系统中数据仓库、OLAP和数据挖掘部分进行了相应的设计,它对综合评价决策支持系统的开发有一定的借鉴意义。