工作前心理活动总结精选(九篇)

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第1篇：工作前心理活动总结范文

一活动前准备工作：

1活动场地：多媒体教室

2活动用品购买：奖品（薯片，饮料）材料纸彩色纸片棒棒糖黑色中性笔

一次性纸杯

3宣传海报

4心理图片音乐PPT制作

5微电影寻找

6场地由所有工作人员布置

二活动中：

1活动的介绍：

本环节由主持人对心理健康部本次活动的主题以及活动的注意内容进行简单的介绍。

2互动环节：

①团队协助寻找幸福感——取之有道

游戏分为2组，每组4人。参与者用布条蒙住眼睛，端着一碗水从前台走向教

室最后面，在同伴的声音的指导下，杯子的水未洒出并最快到达者为胜。

②生命之重——珍惜点滴幸福。中间插入事先制作好的ppt

每个人慎重考虑自己20个身份，然后不得已作出选择，放弃10个，最后再放

弃5个。在放弃直至只剩下1个身份。由主持人随机选取或同学们踊跃发言，说出自己放弃的以及原因。并由这个游戏得到的感悟。活动过程中，将会插入音乐以及幻灯片观看。

③假如生命只有3天。——珍惜点滴幸福活动过程中播放音乐

活动参与者没人在纸上写下“假如生命只有3天，最想要做的事”再将纸片叠成飞机向讲台投掷，再由主持人及工作人员随机抽取与大家分享。

④幸福是什么

活动开场前，每人分发一张小纸片。写下对幸福的感受和认识。结束时由工作人员收上来，选取有创意较好的，由主持人与大家分享。作为此次活动的最后，并由工作人员向现场分发棒棒糖。

⑤微电影观看寻找有关提升同学们幸福感的微电影两部，一部备用。在活动环节播放。

三活动后

1各负责人将场地整理干净。

2活动新闻稿活动照片

3活动总结

四活动经费预算

1中性笔10*1、5=15元

2薯片饮料4*4=16元2、5*4=10元

3矿泉水10瓶10元

4材料纸2元

5彩色纸片10元

第2篇：工作前心理活动总结范文

人脑是自生命诞生以来，生物经过数十亿年漫长岁月进化的结果，是具有高度智能的复杂系统，它不必采用繁复的数字计算和逻辑运算，却能灵活处理各种复杂的，不精确的和模糊的信息，善于理解语言、图象并具有直觉感知等功能。

人脑的信息处理机制极其复杂，从结构上看它是包含有140亿神经细胞的大规模网络。单个神经细胞的工作速度并不高（毫秒级），但它通过超并行处理使得整个系统实现处理的高速性和信息表现的多样性。

因此，从信息处理的角度对人脑进行探究，并由此研制出一种象人脑一样能够“思维”的智能计算机和智能信息处理方法，一直是人工智能追求的目标。

神经网络就是通过对人脑的基本单元---神经元的建模和联结，来探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。本文介绍神经网络的特征以及近年来有关神经网络和混沌理论、模糊计算和遗传算法等相结合的混合神经网络探究的动态。

一．神经网络和联结主义

回顾认知科学的发展，有所谓符号主义和联结主义两大流派。符号主义从宏观层次上，撇开人脑的内部结构和机制，仅从人脑外在表现出来的智能现象出发进行探究。例如，将记忆、判定、推理、学习等心理活动总结成规律、甚至编制成规则，然后用计算机进行模拟，使计算机表现出各种智能。

符号主义认为，熟悉的基本元素是符号，认知过程是对符号表示的运算。人类的语言，文字的思维均可用符号来描述，而且思维过程只不过是这些符号的存储、变换和输入、输出而已。以这种方法实现的系统具有串行、线性、准确、简洁、易于表达的特征，体现了逻辑思维的基本特性。七十年代的专家系统和八十年代日本的第五代计算机探究计划就是其主要代表。

联接主义则和其不同，其特征是从微观出发。联接主义认为符号是不存在的，认知的基本元素就是神经细胞（神经元），认知过程是大量神经元的联接，以及这种联接所引起的神经元的不同兴奋状态和系统所表现出的总体行为。八十年代再度兴起的神经网络和神经计算机就是这种联接主义的代表。

神经网络的主要特征是摘要：大规模的并行处理和分布式的信息存储，良好的自适应、自组织性，以及很强的学习功能、联想功能和容错功能。和当今的冯．诺依曼式计算机相比，更加接近人脑的信息处理模式。主要表现如下摘要：

神经网络能够处理连续的模拟信号。例如连续灰度变化的图象信号。

能够处理混沌的、不完全的、模糊的信息。

传统的计算机能给出精确的解答，神经网络给出的是次最优的逼近解答。

神经网络并行分布工作，各组成部分同时参和运算，单个神经元的动作速度不高，但总体的处理速度极快。

神经网络信息存储分布于全网络各个权重变换之中，某些单元障碍并不影响信息的完整，具有鲁棒性。

传统计算机要求有准确的输入条件，才能给出精确解。神经网络只要求部分条件，甚至对于包含有部分错误的输入，也能得出较好的解答，具有容错性。

神经网络在处理自然语言理解、图象模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面有优势。

符号主义和联接主义两者各有特色，学术界目前有一种看法摘要：认为基于符号主义得传统人工智能和基于联接主义得神经网络是分别描述人脑左、右半脑的功能，反映了人类智能的两重性摘要：精确处理和非精确处理，分别面向熟悉的理性和感性两个方面，两者的关系应该是互补而非互相代替。理想的智能系统及其表现的智能行为应是两者相互结合的结果。

接下去的新问题是，符号AI和联接AI具体如何结合，两者在智能系统中相互关系如何？分别扮演什么角色？目前这方面发表的文献很多，大致有如下几种类型摘要：

1．松耦合模型摘要：符号机制的专家系统和联接机制的神经网络通过一个中间媒介（例如数据文件）进行通讯。

2．紧耦合模型摘要：和松耦合模型相比较，其通讯不是通过外部数据进行，而是直接通过内部数据完成，具有较高的效率。其主要类型有嵌入式系统和黑板结构等。

3．转换模型摘要：将专家系统的知识转换成神经网络，或把神经网络转换成专家系统的知识，转换前的系统称为源系统，转换后的系统称为目标系统，由一种机制转成另一种机制。假如源系统是专家系统，目标系统是神经网络，则可获得学习能力及自适应性；反之，可获得单步推理能力、解释能力及知识的显式表示。当然，转换需要在两种的机制之间，确定结构上的一致性，目前主要新问题是还没有一种完备而精确的转换方法实现两者的转换。有待进一步探究。

4．综合模型摘要：综合模型共享数据结构和知识表示，这时联接机制和符号机制不再分开，两者相互结合成为一个整体，既具有符号机制的逻辑功能，又有联接机制的自适应和容错性的优点和特征。例如联接主义的专家系统等。

近年来神经网络探究的另一个趋向，是将它和模糊逻辑、混沌理论、遗传进化算法等相结合，即所谓“混合神经网络”方法。由于这些理论和算法都是属于仿效生物体信息处理的方法，人们希望通过她们之间的相互结合，能够获得具有有柔性信息处理功能的系统。下面分别介绍。

二．混沌理论和智能信息处理

混沌理论是对貌似无序而实际有序，表面上看来是杂乱无章的现象中，找出其规律，并予以处理的一门学科。早在七十年代，美国和欧洲的一些物理学家、生物学家、数学家就致力于寻求在许许多多不同种类的不规则性之间的联系。生物学家发现在人类的心脏中有混沌现象存在，血管在显微镜下交叉缠绕，其中也有惊人的有序性。在生物脑神经系统中从微观的神经膜电位到宏观的脑电波，都可以观察到混沌的性态，证实混沌也是神经系统的正常特性。

九十年代开始，则更进一步将混沌和神经网络结合起来，提出多种混沌神经网络模型，并探索应用混沌理论的各种信息处理方法。例如，在神经元模型中，引入神经膜的不应性，探究神经元模型的混沌响应，探究在神经网络的方程中，不应性项的定标参数，不定性时间衰减常数等参数的性质，以及这些参数于神经网络混沌响应的关系，并确定混沌---神经网络模型具有混沌解的参数空间。经过试验，由这种混沌神经网络模型所绘出的输出图形和脑电图极为相似。

现代脑科学把人脑的工作过程看成为复杂的多层次的混沌动力学系统。脑功能的物理基础是混沌性质的过程，脑的工作包含有混沌的性质。通过混沌动力学，探究、分析脑模型的信息处理能力，可进一步探索动态联想记忆、动态学习并应用到模式识别等工程领域。例如摘要：

对混沌的随机不规则现象，可利用混沌理论进行非线性猜测和决策。

对被噪声所掩盖的微弱信号，假如噪声是一种混沌现象，则可通过非线性辨识，有效进行滤波。

利用混沌现象对初始值的敏锐依靠性，构成模式识别系统。

探究基于混沌---神经网络自适应存储检索算法。该算法主要包括三个步骤，即摘要：特征提取、自适应学习和检索。

模式特征提取采用从简单的吸引子到混沌的层次分支结构来描述，这种分支结构有可能通过少数几个系统参数的变化来加以控制，使复杂新问题简单化。自适应学习采用神经网络的误差反传学习法。检索过程是通过一个具有稳定吸引子的动力学系统来完成，即利用输入的初始条件和某个吸引子（输出）之间的存在直接对应关系的方法进行检索。利用这种方法可应用于模式识别。例如黑白图象的人脸识别。

三．模糊集理论和模糊工程

八十年代以来在模糊集理论和应用方面，也有很大进展。1983年美国西海岸AI探究所发表了称为REVEAL的模糊辅助决策系统并投入市场，1986年美国将模糊逻辑导入OPS---5，并探究成功模糊专家系统外壳FLOPS，1987年英国发表采用模糊PROLOG的智能系统FRIL等。除此通用工具的研制以外，各国还开发一系列用于专用目的的智能信息处理系统并实际应用于智能控制、模式识别、医疗诊断、故障检测等方面。

模糊集理论和神经网络虽然都属于仿效生物体信息处理机制以获得柔性信息处理功能的理论，但两者所用的探究方法却大不相同，神经网络着眼于脑的微观网络结构，通过学习、自组织化和非线性动力学理论形成的并行分析方法，可处理无法语言化的模式信息。而模糊集理论则着眼于可用语言和概念作为代表的脑的宏观功能，按照人为引入的隶属度函数，逻辑的处理包含有模糊性的语言信息。

神经网络和模糊集理论目标相近而方法各异。因此假如两者相互结合，必能达到取长补短的功能。将模糊和神经网络相结合的探究，约在15年前便已在神经网络领域开始，为了描述神经细胞模型，开始采用模糊语言，把模糊集合及其运算用于神经元模型和描述神经网络系统。目前，有关模糊---神经网络模型的探究大体上可分为两类摘要：一类是以神经网络为主，结合模糊集理论。例如，将神经网络参数模糊化，采用模糊集合进行模糊运算。另一类以模糊集、模糊逻辑为主，结合神经网络方法，利用神经网络的自组织特性，达到柔性信息处理的目的。

和神经网络相比，模糊集理论和模糊计算是更接近实用化的理论，非凡近年来美国和日本的各大公司都纷纷推出各种模糊芯片，研制了型号繁多的模糊推理板，并实际应用于智能控制等各个应用领域，建立“模糊工程”这样一个新领域。日本更首先在模糊家电方面打开市场，带有模糊控制，甚至标以神经---模糊智能控制的洗衣机、电冰箱、空调器、摄象机等已成为新一代家电的时髦产品。我国目前市场上也有许多洗衣机，例如荣事达洗衣机就是采用模糊神经网络智能控制方式的洗衣机。

四．遗传算法

遗传算法（GeneticAlgorithm摘要：GA）是模拟生物的进化现象（自然、淘汰、交叉、忽然变异）的一种概率搜索和最优化方法。是模拟自然淘汰和遗传现象的工程模型。

GA的历史可追溯到1960年，明确提出遗传算法的是1975年美国Michigan大学的Holland博士，他根据生物进化过程的适应现象，提出如下的GA模型方案摘要：

1．将多个生物的染色体（Chromosmoe）组成的符号集合，按文字进行编码，称为个体。

2．定义评价函数，表示个体对外部环境的适应性。其数值大的个体表示对外部环境的适应性高，它的生存（子孙的延续）的概率也高。

3．每个个体由多个“部分”组合而成，每个部分随机进行交叉及忽然变异等变化，并由此产生子孙（遗传现象）。

4．个体的集合通过遗传，由选择淘汰产生下一代。

遗传算法提出之后，很快得到人工智能、计算机、生物学等领域科学家的高度重视，并在各方面广泛应用。1989年美国Goldberg博士发表一本专著摘要：“GeneticAlgorithmsinSearch，OptimizationandMachineLearning”。出版后产生较大影响，该书对GA的数学基础理论，GA的基本定理、数理分析以及在搜索法、最优化、机器学习等GA应用方面进行了深入浅出的介绍，并附有Pascal模拟程序。

1985年7月在美国召开第一届“遗传算法国际会议”（ICGA）。以后每隔两年召开一次。近年来，遗传算法发展很快，并广泛应用于信息技术的各个领域，例如摘要：

智能控制摘要：机器人控制。机器人路径规划。

工程设计摘要：微电子芯片的布局、布线；通信网络设计、滤波器设计、喷气发动机设计。

图象处理摘要：图象恢复、图象识别、特征抽取。

调度规划摘要：生产规划、调度新问题、并行机任务分配。

优化理论摘要：TSP新问题、背包新问题、图划分新问题。

人工生命摘要：生命的遗传进化以及自增殖、自适应；免疫系统、生态系统等方面的探究。

神经网络、模糊集理论和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物信息处理模式以获得智能信息处理功能的理论。三者目标相近而方法各异；将它们相互结合，必能达到取长补短、各显优势的效果。例如，遗传算法和神经网络和模糊计算相结合方面就有摘要：

神经网络连续权的进化。

传统神经网络如BP网络是通过学习，并按一定规则来改变数值分布。这种方法有练习时间过长和轻易陷入局部优化的新问题。采用遗传算法优化神经网络可以克服这个缺点。

神经网络结构的进化。

目前神经网络结构的设计全靠设计者的经验，由人事先确定，还没有一种系统的方法来确定网络结构，采用遗传算法可用来优化神经网络结构。

神经网络学习规则的进化。