问题与系统建构导向的计算机网络教学方法

针对研究性大学计算机类专业的培养目标和定位,提出问题导向的计算机网络课程内容体系,即以构造性思维代替解析性思维,引导学生面向问题,从需求出发,一步一步地设计网络的相关构件和要素,构造出满足应用要求的计算机网络,以培养学生的系统思维和创新思维。     

可数非列紧Hausdorff空间的例

介绍了产生非离散非列紧Hausdorff空间的非构造性例子的问题。并给出了一个形式简明的构造性的例子。     

《构建景观：材料、技术、建筑元素》

《构建景观》是一本系统地介绍技术性和构造性的开放空间规划的书籍，包含了从最普通的材料和表面到开放空间基础构筑物以及植物的使用等所有的相关主题。对于风景园林师和建筑师而言，本书为正确和专业地完成规划提供不可缺少的指导。     

中国传统建筑装饰拆除构件在现代环境设计中的应用

中国传统建筑装饰拆除构件在现代环境设计中的应用大致可分为构造性应用、审美性应用与符号性应用3种方式。其中,构造性应用主要有异地恢复重建、新旧结合、以新代旧等方式;审美性应用可分为仿造旧物及拆除物直接利用;符号性应用主要是对中国传统建筑装饰元素进行提炼,将最具有代表性的元素作为所指符号应用于现代环境设计中。将传统建筑装饰拆除构件进行再利用,并采用现代设计手法将其与环境相融合,可使现代建筑既富有深厚的历史文化韵味又兼具时代感,这赋予了传统建筑装饰新的生命与活力。     

网络安全与执法专业教学中的计算思维培养

计算思维是当前国际计算机界广为关注的一个重要概念,也是当前计算机教育需要重点研究的重要课题。2006年3月,美国卡内基·梅隆大学周以真教授在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》上发表并定义了计算思维（Computational Thinking）。她认为：运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计以及人类行为理解等一系列思维活动是计算思维能力的主要内容。计算思维的本质是构造性和使能性。     

构造性神经网络在测井岩性识别中的应用

测井岩性识别是石油勘探中十分重要的基础工作,准确的岩性识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。人工神经网络方法可对复杂的高维数据进行非线性映射,在模式识别领域得到越来越广泛的应用。针对传统的BP神经网络算法存在收敛速度慢、隐层数以及隐层节点数难以确定等缺点,研究了一种构造性神经网络学习算法---级联算法（Cascade Correlation Algorithm,简称CC算法）及其在石油工程中的应用。采用该算法对甘肃镇原-泾川地区进行岩性识别研究,通过与BP神经网络的识别结果进行比较,体现出构造性神经网络的优越性。     

一种构造性的概率决策自组织分类器

从输入的原始信息得到特征通常需要复杂的非线性运算，直接找到这种算法是很困难的。而M-P神经元模型的几何意义指出：构造一个网络，使对给定的样本集能进行符合要求的分类，等价于求出一组领域，对给定样本集中的点，能按分类的要求用领域覆盖将它们分隔开来。但是，在实际的大规模应用中，如时间序列预测的典型问题—股票预测，其给定的样本集中可能含有异动点，会引起错误的学习结果，因此，有必要引入自组织和概率决策化方法，提高分类的正确性，同时还可降低神经网络的结构规模，提高识别的速度。作者给出一种构造性的概率决策自组织分类器SPDC(A Self-adjusting and Probabilistic Decision-making Classifier)，重点讨论了在覆盖算法中引入自组织和概率决策化方法。     

一种多维小波网络的构造性算法

在探索单尺度径向小波框架与径向基函数网络对函数逼近特性相似的基础上，构造了单尺度径向基小波网络，针对在高维应用中出现的维数灾难，以减少其对维数的依赖性为出发点，实现了限制网络规模过大的方法，主要包括根据输入样本的时频信息和小波的时频定位区间，采取多种措施自适应地从小波栅格中挑选恰当的小波基；根据输出样本信息，考虑权值的不同重要程度，利用自适应正交投影算法完成了网络结构大小及其连接权值的自动确定，通过将该方法应用到脑电逆问题的求解实例中，取得了较为理想的实验结果。     

基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型 *

针对传统时间序列预测模型不适应非线性预测而适应非线性预测的 BP算法存在收敛速度慢 ,且容易陷入局部极小等问题 ,提出一种基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型。采用构造性神经网络模型 (覆盖算法 )得出的类别值对统计时间序列模型的预测值进行修正 ,建立一种同时考虑时间序列自身周期变化和外生变量因子对时间序列未来变化趋势影响的混合预测模型 ,涵盖了实际问题的线性和非线性两方面 ,提高了预测精度。将该模型应用到粮食产量的预测中 ,取得了较好的预测效果。     

基于消点法的几何自动推理系统实现

为了实现几何自动推理的可读性证明,并提高推理效率,介绍了一个基于消点法的可构造性几何命题自动推理系统的设计与实现。该系统提供作图的方式接受用户的几何命题前提条件的输入,可以对初等几何中的大部分可构造性几何问题进行自动证明和求解,并生成可读的证明步骤,大大方便了初高等几何教育和相关研究者的需要。