工作前心理活動總結(jié)精選(九篇)
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第1篇：工作前心理活動總結(jié)范文
一活動前準(zhǔn)備工作：
1活動場地：多媒體教室
2活動用品購買：獎品（薯片，飲料）材料紙彩色紙片棒棒糖黑色中性筆
一次性紙杯
3宣傳海報
4心理圖片音樂PPT制作
5微電影尋找
6場地由所有工作人員布置
二活動中：
1活動的介紹：
本環(huán)節(jié)由主持人對心理健康部本次活動的主題以及活動的注意內(nèi)容進(jìn)行簡單的介紹。
2互動環(huán)節(jié)：
①團隊協(xié)助尋找幸福感——取之有道
游戲分為2組，每組4人。參與者用布條蒙住眼睛，端著一碗水從前臺走向教
室最后面，在同伴的聲音的指導(dǎo)下，杯子的水未灑出并最快到達(dá)者為勝。
②生命之重——珍惜點滴幸福。中間插入事先制作好的ppt
每個人慎重考慮自己20個身份，然后不得已作出選擇，放棄10個，最后再放
棄5個。在放棄直至只剩下1個身份。由主持人隨機選取或同學(xué)們踴躍發(fā)言，說出自己放棄的以及原因。并由這個游戲得到的感悟。活動過程中，將會插入音樂以及幻燈片觀看。
③假如生命只有3天?！湎c滴幸福活動過程中播放音樂
活動參與者沒人在紙上寫下“假如生命只有3天，最想要做的事”再將紙片疊成飛機向講臺投擲，再由主持人及工作人員隨機抽取與大家分享。
④幸福是什么
活動開場前，每人分發(fā)一張小紙片。寫下對幸福的感受和認(rèn)識。結(jié)束時由工作人員收上來，選取有創(chuàng)意較好的，由主持人與大家分享。作為此次活動的最后，并由工作人員向現(xiàn)場分發(fā)棒棒糖。
⑤微電影觀看尋找有關(guān)提升同學(xué)們幸福感的微電影兩部，一部備用。在活動環(huán)節(jié)播放。
三活動后
1各負(fù)責(zé)人將場地整理干凈。
2活動新聞稿活動照片
四活動經(jīng)費預(yù)算
1中性筆10*1、5=15元
2薯片飲料4*4=16元2、5*4=10元
3礦泉水10瓶10元
4材料紙2元
5彩色紙片10元
第2篇：工作前心理活動總結(jié)范文
人腦是自生命誕生以來，生物經(jīng)過數(shù)十億年漫長歲月進(jìn)化的結(jié)果，是具有高度智能的復(fù)雜系統(tǒng)，它不必采用繁復(fù)的數(shù)字計算和邏輯運算，卻能靈活處理各種復(fù)雜的，不精確的和模糊的信息，善于理解語言、圖象并具有直覺感知等功能。
人腦的信息處理機制極其復(fù)雜，從結(jié)構(gòu)上看它是包含有140億神經(jīng)細(xì)胞的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。單個神經(jīng)細(xì)胞的工作速度并不高（毫秒級），但它通過超并行處理使得整個系統(tǒng)實現(xiàn)處理的高速性和信息表現(xiàn)的多樣性。
因此，從信息處理的角度對人腦進(jìn)行探究，并由此研制出一種象人腦一樣能夠“思維”的智能計算機和智能信息處理方法，一直是人工智能追求的目標(biāo)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是通過對人腦的基本單元---神經(jīng)元的建模和聯(lián)結(jié)，來探索模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)功能的模型，并研制一種具有學(xué)習(xí)、聯(lián)想、記憶和模式識別等智能信息處理功能的人工系統(tǒng)。本文介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征以及近年來有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混沌理論、模糊計算和遺傳算法等相結(jié)合的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探究的動態(tài)。
一．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)結(jié)主義
回顧認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展，有所謂符號主義和聯(lián)結(jié)主義兩大流派。符號主義從宏觀層次上，撇開人腦的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和機制，僅從人腦外在表現(xiàn)出來的智能現(xiàn)象出發(fā)進(jìn)行探究。例如，將記憶、判定、推理、學(xué)習(xí)等心理活動總結(jié)成規(guī)律、甚至編制成規(guī)則，然后用計算機進(jìn)行模擬，使計算機表現(xiàn)出各種智能。
符號主義認(rèn)為，熟悉的基本元素是符號，認(rèn)知過程是對符號表示的運算。人類的語言，文字的思維均可用符號來描述，而且思維過程只不過是這些符號的存儲、變換和輸入、輸出而已。以這種方法實現(xiàn)的系統(tǒng)具有串行、線性、準(zhǔn)確、簡潔、易于表達(dá)的特征，體現(xiàn)了邏輯思維的基本特性。七十年代的專家系統(tǒng)和八十年代日本的第五代計算機探究計劃就是其主要代表。
聯(lián)接主義則和其不同，其特征是從微觀出發(fā)。聯(lián)接主義認(rèn)為符號是不存在的，認(rèn)知的基本元素就是神經(jīng)細(xì)胞（神經(jīng)元），認(rèn)知過程是大量神經(jīng)元的聯(lián)接，以及這種聯(lián)接所引起的神經(jīng)元的不同興奮狀態(tài)和系統(tǒng)所表現(xiàn)出的總體行為。八十年代再度興起的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)計算機就是這種聯(lián)接主義的代表。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要特征是摘要：大規(guī)模的并行處理和分布式的信息存儲，良好的自適應(yīng)、自組織性，以及很強的學(xué)習(xí)功能、聯(lián)想功能和容錯功能。和當(dāng)今的馮．諾依曼式計算機相比，更加接近人腦的信息處理模式。主要表現(xiàn)如下摘要：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理連續(xù)的模擬信號。例如連續(xù)灰度變化的圖象信號。
能夠處理混沌的、不完全的、模糊的信息。
傳統(tǒng)的計算機能給出精確的解答，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給出的是次最優(yōu)的逼近解答。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行分布工作，各組成部分同時參和運算，單個神經(jīng)元的動作速度不高，但總體的處理速度極快。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息存儲分布于全網(wǎng)絡(luò)各個權(quán)重變換之中，某些單元障礙并不影響信息的完整，具有魯棒性。
傳統(tǒng)計算機要求有準(zhǔn)確的輸入條件，才能給出精確解。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只要求部分條件，甚至對于包含有部分錯誤的輸入，也能得出較好的解答，具有容錯性。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理自然語言理解、圖象模式識別、景物理解、不完整信息的處理、智能機器人控制等方面有優(yōu)勢。
符號主義和聯(lián)接主義兩者各有特色，學(xué)術(shù)界目前有一種看法摘要：認(rèn)為基于符號主義得傳統(tǒng)人工智能和基于聯(lián)接主義得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是分別描述人腦左、右半腦的功能，反映了人類智能的兩重性摘要：精確處理和非精確處理，分別面向熟悉的理性和感性兩個方面，兩者的關(guān)系應(yīng)該是互補而非互相代替。理想的智能系統(tǒng)及其表現(xiàn)的智能行為應(yīng)是兩者相互結(jié)合的結(jié)果。
接下去的新問題是，符號AI和聯(lián)接AI具體如何結(jié)合，兩者在智能系統(tǒng)中相互關(guān)系如何？分別扮演什么角色？目前這方面發(fā)表的文獻(xiàn)很多，大致有如下幾種類型摘要：
1．松耦合模型摘要：符號機制的專家系統(tǒng)和聯(lián)接機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過一個中間媒介（例如數(shù)據(jù)文件）進(jìn)行通訊。
2．緊耦合模型摘要：和松耦合模型相比較，其通訊不是通過外部數(shù)據(jù)進(jìn)行，而是直接通過內(nèi)部數(shù)據(jù)完成，具有較高的效率。其主要類型有嵌入式系統(tǒng)和黑板結(jié)構(gòu)等。
3．轉(zhuǎn)換模型摘要：將專家系統(tǒng)的知識轉(zhuǎn)換成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換成專家系統(tǒng)的知識，轉(zhuǎn)換前的系統(tǒng)稱為源系統(tǒng)，轉(zhuǎn)換后的系統(tǒng)稱為目標(biāo)系統(tǒng)，由一種機制轉(zhuǎn)成另一種機制。假如源系統(tǒng)是專家系統(tǒng)，目標(biāo)系統(tǒng)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，則可獲得學(xué)習(xí)能力及自適應(yīng)性；反之，可獲得單步推理能力、解釋能力及知識的顯式表示。當(dāng)然，轉(zhuǎn)換需要在兩種的機制之間，確定結(jié)構(gòu)上的一致性，目前主要新問題是還沒有一種完備而精確的轉(zhuǎn)換方法實現(xiàn)兩者的轉(zhuǎn)換。有待進(jìn)一步探究。
4．綜合模型摘要：綜合模型共享數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和知識表示，這時聯(lián)接機制和符號機制不再分開，兩者相互結(jié)合成為一個整體，既具有符號機制的邏輯功能，又有聯(lián)接機制的自適應(yīng)和容錯性的優(yōu)點和特征。例如聯(lián)接主義的專家系統(tǒng)等。
近年來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探究的另一個趨向，是將它和模糊邏輯、混沌理論、遺傳進(jìn)化算法等相結(jié)合，即所謂“混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”方法。由于這些理論和算法都是屬于仿效生物體信息處理的方法，人們希望通過她們之間的相互結(jié)合，能夠獲得具有有柔性信息處理功能的系統(tǒng)。下面分別介紹。
二．混沌理論和智能信息處理
混沌理論是對貌似無序而實際有序，表面上看來是雜亂無章的現(xiàn)象中，找出其規(guī)律，并予以處理的一門學(xué)科。早在七十年代，美國和歐洲的一些物理學(xué)家、生物學(xué)家、數(shù)學(xué)家就致力于尋求在許許多多不同種類的不規(guī)則性之間的聯(lián)系。生物學(xué)家發(fā)現(xiàn)在人類的心臟中有混沌現(xiàn)象存在，血管在顯微鏡下交叉纏繞，其中也有驚人的有序性。在生物腦神經(jīng)系統(tǒng)中從微觀的神經(jīng)膜電位到宏觀的腦電波，都可以觀察到混沌的性態(tài)，證實混沌也是神經(jīng)系統(tǒng)的正常特性。
九十年代開始，則更進(jìn)一步將混沌和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，提出多種混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并探索應(yīng)用混沌理論的各種信息處理方法。例如，在神經(jīng)元模型中，引入神經(jīng)膜的不應(yīng)性，探究神經(jīng)元模型的混沌響應(yīng)，探究在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方程中，不應(yīng)性項的定標(biāo)參數(shù)，不定性時間衰減常數(shù)等參數(shù)的性質(zhì)，以及這些參數(shù)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌響應(yīng)的關(guān)系，并確定混沌---神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有混沌解的參數(shù)空間。經(jīng)過試驗，由這種混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所繪出的輸出圖形和腦電圖極為相似。
現(xiàn)代腦科學(xué)把人腦的工作過程看成為復(fù)雜的多層次的混沌動力學(xué)系統(tǒng)。腦功能的物理基礎(chǔ)是混沌性質(zhì)的過程，腦的工作包含有混沌的性質(zhì)。通過混沌動力學(xué)，探究、分析腦模型的信息處理能力，可進(jìn)一步探索動態(tài)聯(lián)想記憶、動態(tài)學(xué)習(xí)并應(yīng)用到模式識別等工程領(lǐng)域。例如摘要：
對混沌的隨機不規(guī)則現(xiàn)象，可利用混沌理論進(jìn)行非線性猜測和決策。
對被噪聲所掩蓋的微弱信號，假如噪聲是一種混沌現(xiàn)象，則可通過非線性辨識，有效進(jìn)行濾波。
利用混沌現(xiàn)象對初始值的敏銳依靠性，構(gòu)成模式識別系統(tǒng)。
探究基于混沌---神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)存儲檢索算法。該算法主要包括三個步驟，即摘要：特征提取、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和檢索。
模式特征提取采用從簡單的吸引子到混沌的層次分支結(jié)構(gòu)來描述，這種分支結(jié)構(gòu)有可能通過少數(shù)幾個系統(tǒng)參數(shù)的變化來加以控制，使復(fù)雜新問題簡單化。自適應(yīng)學(xué)習(xí)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反傳學(xué)習(xí)法。檢索過程是通過一個具有穩(wěn)定吸引子的動力學(xué)系統(tǒng)來完成，即利用輸入的初始條件和某個吸引子（輸出）之間的存在直接對應(yīng)關(guān)系的方法進(jìn)行檢索。利用這種方法可應(yīng)用于模式識別。例如黑白圖象的人臉識別。
三．模糊集理論和模糊工程
八十年代以來在模糊集理論和應(yīng)用方面，也有很大進(jìn)展。1983年美國西海岸AI探究所發(fā)表了稱為REVEAL的模糊輔助決策系統(tǒng)并投入市場，1986年美國將模糊邏輯導(dǎo)入OPS---5，并探究成功模糊專家系統(tǒng)外殼FLOPS，1987年英國發(fā)表采用模糊PROLOG的智能系統(tǒng)FRIL等。除此通用工具的研制以外，各國還開發(fā)一系列用于專用目的的智能信息處理系統(tǒng)并實際應(yīng)用于智能控制、模式識別、醫(yī)療診斷、故障檢測等方面。
模糊集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然都屬于仿效生物體信息處理機制以獲得柔性信息處理功能的理論，但兩者所用的探究方法卻大不相同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)著眼于腦的微觀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過學(xué)習(xí)、自組織化和非線性動力學(xué)理論形成的并行分析方法，可處理無法語言化的模式信息。而模糊集理論則著眼于可用語言和概念作為代表的腦的宏觀功能，按照人為引入的隸屬度函數(shù)，邏輯的處理包含有模糊性的語言信息。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊集理論目標(biāo)相近而方法各異。因此假如兩者相互結(jié)合，必能達(dá)到取長補短的功能。將模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的探究，約在15年前便已在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域開始，為了描述神經(jīng)細(xì)胞模型，開始采用模糊語言，把模糊集合及其運算用于神經(jīng)元模型和描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。目前，有關(guān)模糊---神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的探究大體上可分為兩類摘要：一類是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主，結(jié)合模糊集理論。例如，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)模糊化，采用模糊集合進(jìn)行模糊運算。另一類以模糊集、模糊邏輯為主，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織特性，達(dá)到柔性信息處理的目的。
和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，模糊集理論和模糊計算是更接近實用化的理論，非凡近年來美國和日本的各大公司都紛紛推出各種模糊芯片，研制了型號繁多的模糊推理板，并實際應(yīng)用于智能控制等各個應(yīng)用領(lǐng)域，建立“模糊工程”這樣一個新領(lǐng)域。日本更首先在模糊家電方面打開市場，帶有模糊控制，甚至標(biāo)以神經(jīng)---模糊智能控制的洗衣機、電冰箱、空調(diào)器、攝象機等已成為新一代家電的時髦產(chǎn)品。我國目前市場上也有許多洗衣機，例如榮事達(dá)洗衣機就是采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能控制方式的洗衣機。
四．遺傳算法
遺傳算法（GeneticAlgorithm摘要：GA）是模擬生物的進(jìn)化現(xiàn)象（自然、淘汰、交叉、忽然變異）的一種概率搜索和最優(yōu)化方法。是模擬自然淘汰和遺傳現(xiàn)象的工程模型。
GA的歷史可追溯到1960年，明確提出遺傳算法的是1975年美國Michigan大學(xué)的Holland博士，他根據(jù)生物進(jìn)化過程的適應(yīng)現(xiàn)象，提出如下的GA模型方案摘要：
1．將多個生物的染色體（Chromosmoe）組成的符號集合，按文字進(jìn)行編碼，稱為個體。
2．定義評價函數(shù)，表示個體對外部環(huán)境的適應(yīng)性。其數(shù)值大的個體表示對外部環(huán)境的適應(yīng)性高，它的生存（子孫的延續(xù)）的概率也高。
3．每個個體由多個“部分”組合而成，每個部分隨機進(jìn)行交叉及忽然變異等變化，并由此產(chǎn)生子孫（遺傳現(xiàn)象）。
4．個體的集合通過遺傳，由選擇淘汰產(chǎn)生下一代。
遺傳算法提出之后，很快得到人工智能、計算機、生物學(xué)等領(lǐng)域科學(xué)家的高度重視，并在各方面廣泛應(yīng)用。1989年美國Goldberg博士發(fā)表一本專著摘要：“GeneticAlgorithmsinSearch，OptimizationandMachineLearning”。出版后產(chǎn)生較大影響，該書對GA的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)理論，GA的基本定理、數(shù)理分析以及在搜索法、最優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)等GA應(yīng)用方面進(jìn)行了深入淺出的介紹，并附有Pascal模擬程序。
1985年7月在美國召開第一屆“遺傳算法國際會議”（ICGA）。以后每隔兩年召開一次。近年來，遺傳算法發(fā)展很快，并廣泛應(yīng)用于信息技術(shù)的各個領(lǐng)域，例如摘要：
智能控制摘要：機器人控制。機器人路徑規(guī)劃。
工程設(shè)計摘要：微電子芯片的布局、布線；通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、濾波器設(shè)計、噴氣發(fā)動機設(shè)計。
圖象處理摘要：圖象恢復(fù)、圖象識別、特征抽取。
調(diào)度規(guī)劃摘要：生產(chǎn)規(guī)劃、調(diào)度新問題、并行機任務(wù)分配。
優(yōu)化理論摘要：TSP新問題、背包新問題、圖劃分新問題。
人工生命摘要：生命的遺傳進(jìn)化以及自增殖、自適應(yīng)；免疫系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)等方面的探究。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論和以遺傳算法為代表的進(jìn)化算法都是仿效生物信息處理模式以獲得智能信息處理功能的理論。三者目標(biāo)相近而方法各異；將它們相互結(jié)合，必能達(dá)到取長補短、各顯優(yōu)勢的效果。例如，遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊計算相結(jié)合方面就有摘要：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連續(xù)權(quán)的進(jìn)化。
傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如BP網(wǎng)絡(luò)是通過學(xué)習(xí)，并按一定規(guī)則來改變數(shù)值分布。這種方法有練習(xí)時間過長和輕易陷入局部優(yōu)化的新問題。采用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以克服這個缺點。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的進(jìn)化。
目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計全靠設(shè)計者的經(jīng)驗，由人事先確定，還沒有一種系統(tǒng)的方法來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，采用遺傳算法可用來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則的進(jìn)化。
