神经衰弱的四大特征

神经衰弱的四大特征

神经衰弱易引起失眠、多疑等心理问题,还会因为失眠多梦的症状损害你的身体健康,严重影响到人的生活质量。所以我们一定要对神经衰弱重视起来,真正了解掌握神经衰弱症状,才能及时预防神经衰弱。

症状1、易烦恼。

如果你得做什么事都不遂心,看什么人都不顺眼,要小心是神经衰弱症状。因此神经衰弱人群最易出现烦恼、没有愉快感。

症状2、易激惹。

神经衰弱者在发脾气后常感到后悔,遇到不顺心的事却又控制不住发火。有些事情即使与己无关,病人是以打抱不平的局外人身份出现,结果反比当事人显得更激动。此时也要注意是神经衰弱的症状,及早发现治疗病症。

症状3、易疲劳。

神经衰弱的症状还有情绪上的疲劳、精神上的疲劳,这种疲劳是靠休息不能够消除。神经衰弱病人在动脑筋思考或解决某一问题时,昏昏沉沉,力不从心,反应不灵敏,注意力不集中,感到记忆困难。

症状4、易紧张。

神经衰弱患者的紧张症状不能通过休息、睡眠或参加娱乐活动等缓解。遇到事情时不能做到有条不紊,感到手忙脚乱。事情紧迫时,由于怕做错事情,结果反而导致工作效率下降,质量不高。有时会感到头皮及全身肌肉疼痛难忍,甚至会被别人不经意的脚步声惊出一身冷汗。

患者要采用多种自我调节的方式来对抗神经衰弱

1.要针对病因进行调节:患者须改变自身某些处事的习惯和特点,如要学会放松心情,泰然地对待各种难题,降低对自己要求的标准,不过分在意别人的评价,允许矛盾性情感同时存在等。悉心进行自我调整后,患者的烦恼多半会得到缓解。

2.要针对生活习惯进行调节:患者应科学地安排好作息时间,养成合理的生活习惯。尤其是伴有失眠的患者,更应该严格遵守就寝和起床的时间,无规律的睡眠只会使失眠的症状加重。

3.要通过参加娱乐、聚会等活动进行调节:若工作单一繁重会使人感到疲劳,难以入眠。参加娱乐、聚会等活动,可使患者大脑各部分的中枢轮流工作和休息,能有效地调节大脑功能。同时,多参加一些社交活动,也可以帮助患者调整人际关系。这也是转移患者心理冲突的好方法。

4.可通过参加体育锻炼进行调节:锻炼身体可以提高人体的免疫力,增强患者抵御消极心理、对抗神经衰弱的能力。但需注意的是,进行体育锻炼的强度要适中。患者不要在睡前进行大运动量的体育锻炼,否则会影响睡眠质量。

5.可通过宣泄不良情绪进行调节:宣泄不良情绪虽然是一种消极的行为,但有时可以起到积极的效果。如大哭一场、狂奔一番、找个人倾诉等,只要用法得当,就可以收到一定的效果。但宣泄不良情绪应以不伤害他人为前提,同时,应取得亲人和朋友的谅解与支持。只有这样才能达到减轻心理压力的目的。

6.可通过做深度呼吸进行调节:有意识地进行深度呼吸练习,可有效地解除患者由于紧张而导致的疲乏、头痛、头晕等症状。深度呼吸练习的方法有很多,最简单的操作方法是:患者可首先深吸一口气,然后屏气,当患者感到胸口有些憋闷时再缓缓地呼出。呼气要绵长、彻底,尽可能地把肺内的气体全部呼出去。一般连续进行20次这样的呼吸练习,就可以起到平缓紧张情绪的作用,而且还会令人感觉神清气爽、精神焕发。

知觉的基本特征包括

知觉的基本特征包括: 知觉是一系列组织并解释外界客体和事件的产生的感觉信息的加工过程。对客观事物的个别属性的认识是感觉,对同一事物的各种感觉的结合,就形成了对这一物体的整体的认识,也就是形成了对这一物体的知觉。知觉是直接作用于感觉器官的客观物体在人脑中的反映。 知觉是各种感觉的结合,它来自于感觉,但已不同于感觉。感觉只反映事物的个别属性,知觉却认识了事物的整体;感觉是单一感觉器官的活动的结果,知觉却是各种感觉协同活动的结果;感觉不依赖于个人的知识和经验,知觉却受个人知识经验的影响。同一物体,不同的人对它的感觉是类似的,但对它的知觉就会有差别,知识经验越丰富对物体的知觉越完善,越全面。显微镜下边的血样,只要不是色盲,无论谁看都是红色的;但医生还能看出里边的红血球、白血球和血小板,没有医学知识的人就看不出来。 知觉虽然已经达到了对事物整体的认识,比只能认识事物个别属性的感觉更高级了,但知觉来源于感觉,而且二者反映的都是事物的外部现象,都属于对事物的感性认识,所以感觉和知觉又有不可分割的联系。在现实生活中当人们形成对某一事物的知觉的时候,各种感觉就已经结合到了一起,甚至只要有一种感觉信息出现,都能引起对物体整体形象反映。例如,看到一个物体的视觉包含了对这一物体的距离、方位,乃至对这一物体其他外部特征的认识,所以,现实生活

中很难有单独存在的感觉,单一或狭隘感觉的研究往往只能产生于实验室中。 感觉和知觉既有区别,又有联系。 感觉和知觉是不同的心理过程,感觉反映的是事物的个别属性,知觉反映的是事物的整体,即事物的各种不同属性、各个部分及其相互关系;感觉仅依赖个别感觉器官的活动,而知觉依赖多种感觉器官的联合活动。可见,知觉比感觉复杂。 感觉和知觉有相同的一面。它们都是对直接作用于感觉器官的事物的反映,如果事物不再直接作用于我们的感觉器官,那么我们对该事物的感觉和知觉也将停止。感觉和知觉都是人类认识世界的初级形式,反映的是事物的外部特征和外部联系。如果要想揭示事物的本质特征,光靠感觉和知觉是不行的,还必须在感觉、知觉的基础上进行更复杂的心理活动,如记忆、想象、思维等。知觉是在感觉的基础上产生的,没有感觉,也就没有知觉。我们感觉到的事物的个别属性越多、越丰富,对事物的知觉也就越准确、越完整,但知觉并不是感觉的简单相加,因为在知觉过程中还有人的主观经验在起作用,人们要借助已有的经验去解释所获得的当前事物的感觉信息,从而对当前事物作出识别。 总之,知觉的产生以头脑中的感觉信息为前提,并且同感觉同时进行。但知觉却不是各种感觉的简单总和。因为在知觉中除了包含感觉之外,还包含记忆、思维和言语活动等等。知觉属于高于感觉的感

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题(共80题) 1)( D )的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖 掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离?(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务?(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法? (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内? (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法? (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年 级110人。则年级属性的众数是: (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

大数据的基本特点

现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。那么,大数据的基本特点有哪些呢? 首先是体量巨大,种类繁多。互联网搜索的发展、电子商务交易平台的覆盖和微博等社交网站的兴起,产生了无穷无尽的各种数据内容。数据类型日益繁多,例如视频、文字、图片、符号等各种信息,发掘这些形态各不相同的数据流之间的相关性是大数据的最大优点。比如供水系统数据与交通状况比较可以发现清晨洗浴和早高峰的时间密切相关,电网运行数据和堵车时间地点有相关性,交通事故率关联睡眠质量等。 其次是开放公开,容易获得。大数据不仅存在于特定的政府机构和企业组织,而是社会生活生产过程中自动产生存储的。电信公司积累客户的电话沟通记录,电子商务网站整合消费者的各种信息,企业通过挖掘海量数据可以增强自身能力,改善运营服务,提供决策支持,

实现商业智能进而为企业带来高额经济效益回报,发现企业发展的特殊规律。例如在今天,越来越多的商业组织和政府机构大量组织收集微博上的海量信息,分析个人特征和属性标签,预测社会舆情、电影票房或者商业机会。开放公开容易获得的数据源成为大数据时代的基本特征,产生巨大的社会影响。 再次是重视社会预测。预测是大数据的本质特征。在大数据时代,预见行业未来的能力成为企业追求的目标。最近美国Netflix公司推出《纸牌屋》,即通过采集其3000万用户的播放动作,包括打开、暂停、快进、倒退等动作,分析其注册用户的几百万次评级与搜索。 最后是重视发现而非实证。大数据则重视数据,创造知识,预测前景,探索未知,关注现象,发现机遇。预见未来依靠自下而上的数据收集处理,不依赖理论假设的前提下去发现知识,预知未来,洞察趋势,找到规律。例如沃尔玛超市经过大数据技术分析海量交易数据,察觉周末如果男人买婴儿尿布的同时会顺便买啤酒的独特现象。通常数据挖掘不做刻板假设,具有未知性,但结果有效并且实用。 以上就是全部内容,希望对大家有所帮助,感谢您的阅读!

神经衰弱有什么症状表现呢

神经衰弱有什么症状表现呢 平时在生活中其实神经衰弱是经常会出现的一些症状,当然,造成这一类情况的原因是有很多的,表现也是不一样的,对于这一类的病情很多人其实是不太清楚怎么回事的。 神经衰弱的症状表现 如果说人们有神经衰弱的症状表现,那么最常出现的就是精神上的衰弱以及患者会变的特别的敏感,比如说一些脑神经衰弱的人们表现出来的是一些对外界反应,一些刺激就会引起患者强烈的不适感,比如说怕大声,怕光照,怕闷热等,比如说偶尔表现出来的声音嘈杂等都会引起患者的烦躁和不安的情绪,天气稍冷就要添加衣服,热一点就马上脱衣服,穿少了不行,有时候对于疼痛的感觉也是很敏感的。 神经衰弱的原因是什么 神经衰弱的人长期的心理和精神上的创伤以及负面的情绪是造成这种情况最重要的原因,如果说在工作和学习上有一些不适应,比如说家庭上的纠纷,婚姻的不幸,恋爱方面的一些处理不当的情况等,都会引起思想上的一些矛盾及内心的一些冲突的情况,这也会成为长期痛苦的一个根源,比如说亲人的突然离世,家庭中的重大不幸,生活上受到挫折等,都会引起悲伤,痛苦等负面的情绪,最终

会导致精神衰弱的出现。 神经衰弱怎么办 1、长期的治疗准备脑神经衰弱是长期消耗和磨损的一个结果,所以说治疗和恢复也是一个很漫长的过程,不可能在短时间内达到很好的效果,不管是脑神经衰弱怎么治,都应该确定长期的治疗和恢复的一个坚定的思想,不可以过于着急,否则会得不偿失。 2、功能储存要备好很多时候因为脑神经衰弱是消耗掉和磨损导致功能储备,代偿以及容易范围丧失以后会出现的功能紊乱以及平衡失调的一些情况,治疗的最重要的问题在于重新恢复功能的储备问题。 3、对自己要特别了解脑神经的衰弱的发生是建立在一些生理和心理上的基础之上的,每个人都有自己的生活和行为的节奏,能力容易范围等因素,在自己的基础上以及容易的范围之内都是可以适应的很好的,如果一旦超出自己的节奏以及能力容易范围,就会感觉到压力了,这也是造成神经衰弱的一大原因。 4、每一个人的生活和行为都是不一样的,不管是能力还是容忍的范围,但是人们是生活在大环境中的,所以说改变环境是不可能的只可以说融入大环境,所以说在充分了解到自己的基础上面对自己不能控制的环境,适当的改变自己这些不好的行为,是有助于适应环境缓解神经衰弱的症状表现的。

大数据复习提纲

1、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义 正(负)表示样本点位于判别界面法向量指向的正(负)半空间中;绝对值正比于样本点到判别界面的距离。 2、感知器算法特点 收敛性:经过算法的有限次迭代运算后,求出了一个使所有样本都能正确分类的W,则称算法是收敛的。感知器算法是在模式类别线性可分条件下才是收敛的。 感知器算法只对线性可分样本有收敛的解,对非线性可分样本集会造成训练过程的震荡,这也是它的缺点。 3、聂曼-皮尔逊判决准则、最小最大判决准则等区别 聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判决错误较另一种判决错误更为重要情况; 最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。 4、马式距离较之于欧式距离的优点 优点:马氏距离不受量纲的影响,两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差)计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。缺点:夸大了变化微小的变量的作用。受协方差矩阵不稳定的影响,马氏距离并不总是能顺利计算出。尺度不变性;考虑了模式的分布 5、关联规则的经典算法有哪些 Apriori 算法;FP-tree;基于划分的算法 Apriori算法、GRI算法、Carma 6、分类的过程或步骤 答案一:ppt上的 1、模型构建(归纳) 通过对训练集合的归纳,建立分类模型。 2、预测应用(推论) 根据建立的分类模型,对测试集合进行测试。 答案二:老师版本的 训练样本的收集训练集的预处理、模型的选择、模型的训练(问老师后理解整理) 7、分类评价标准

1)正确率(accuracy)就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好; 2)错误率(error rate) 错误率则与正确率相反,描述被分类器错分的比例,error rate = (FP+FN)/(P+N),对某一个实例来说,分对与分错是互斥事件,所以 accuracy =1 - error rate; 3)灵敏度(sensitive) sensitive = TP/P,表示的是所有正例中被分对的比例,衡量了分类器对正例的识别能力; 4)特效度(specificity) specificity = TN/N,表示的是所有负例中被分对的比例,衡量了分类器对负例的识别能力;5)精度(precision) 精度是精确性的度量,表示被分为正例的示例中实际为正例的比例, precision=TP/(TP+FP);6)召回率(recall) 召回率是覆盖面的度量,度量有多个正例被分为正例, recall=TP/(TP+FN)=TP/P= sensitive,可以看到召回率与灵敏度是一样的。 正确率:它表示的预测结果正确比例。包括正例和负例。 精确度:它表示的是预测是正例的结果中,实际为正例的比例。 召回率:它表示的是实际为正例样本中,预测也为正例的比例。 综合指标:F1=2*精确率*召回率/精确率+召回率,它实际上精确度和召回率的一个综合指标。 8、支持向量机及常见的核函数选择 SVM的目的是寻找泛化能力好的决策函数,即由有限样本量的训练样本所得的决策函数,在对独立的测试样本做预测分类时,任然保证较小的误差。 本质:求解凸二次优化问题,能够保证所找到的极值解就是全局最优解。 支持向量机的标准:使两类样本到分类面的最短距离之和尽可能大 支持向量机基本思想:通过训练误差和类间宽度之间的权衡,得到一个最优超平面 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的,它依赖于对数据的预处理,即在更高维的空间表达原始模式。通过适当的到一个足够高维的非线性映射,分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔。 支持向量机的基本思想可以概括为:首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,然后在这个新空间中求取最优线性分类面,而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数来实现的。支持向量机求得的分类函数形式上类似于一个神经网络,其输出是若干中间层节点的线性组合,而每一个中间层节点对应于输入样本与一个支持向量的内积,因此也被叫做支持向量网络。

大数据的4V特征

大数据的4V特征 近几年很多领域都在讨论如何发展和运用大数据,那么什么是大数据?大数据的特征是什么?好多人不怎么了解,下文对这些方面进行简单的阐述。 (一)大数据(Big Data) 大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高,或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值,我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息,在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源,如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲,大数据的价值体现在两个方面:分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息,定制出高度个性化的用户体验,并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合,谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。 (二)大数据的4V特征 大量化(V olume):企业面临着数据量的大规模增长。例如,IDC最近的报告预测称,到2020年,全球数据量将扩大50倍。目前,大数据的规模尚是一个不断变化的指标,单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之,存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外,各种意想不到的来源都能产生数据。 多样化(Variety):一个普遍观点认为,人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因,这一看法部分正确。然而,数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据,以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中,部分传感器安装在火车、汽车和飞机上,每个传感器都增加了数据的多样性。 快速化(Velocity):高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代,通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器,创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据,还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户,以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查,据预测,到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。 价值化(Value):大量的不相关信息,浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析,深度复杂分析(机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等) 蚁坊软件在舆情大数据处理中注重大量化、多样化、快速化、价值化,凭借自身的大数据平台为客户提供舆情应用服务,其中鹰击提供微博舆情监测分析服务,正是基于这四个维度,其舆情“早发现”的能力显著领先竞争对手,为舆情早报告、早响应提供先机;而蚁坊软件旗下的另外一款典型产品,则是从多样性(全网)、快速性方面独有优势——鹰眼提供全网舆情监测分析服务,方便客户“速读网”,掌控舆情发展态势。

神经衰弱的四大特征.

顺序教学内容 场 地 教师活动 学生 活动 数时强 基本部分3、城门 不准随便 移动,否 则判本队 失败。 二、游 戏: (加球接 力) 规则: 1、球掉 到地上不 允许用脚 踢,否则 判失败。 2、交接 球时接球 人不得踩 起跑线, 否则判失 败。 1、教师 讲解游戏 的方法和 规则。 2、教师 做正确的 示范。 3、教师 正确评定 胜负。 1、学 生认 真听 游戏 的方 法和 规 则。 2、学 生练 习。 3、分 组比 赛。 2-310中 结束部分一、放 松; 二、小 结; 三、下课 1、教师总结 本次课的情 况。 2、下课。 1、认真听 讲情绪饱 满。 2、下 课。 12小 场四个小皮教

地设计 球 四个标志 物 学 回 顾 小学体育与健康(水平二)课时教案 时 间 课型 内容1、技巧:前滚翻起立,接球;2、游戏:障碍赛跑; 目的1、通过本次课的学习,使学生进一步的巩固和提高前滚翻的技术,发展学生的灵敏柔韧协调等能力,培养学生克服困难等优良品质。 2、通过练习,可以发展身体的柔韧性,平衡感觉和协调灵敏等素质。

3、培养学生团结协作和集体主义精神, 顺序教学内容场地 教师活动 学生活动数时强 准备部分一、课堂常 规: 1、体委整队、 师生问好、报 告人数、检查 服装。 2、宣布课的内 容和任务。 二、准备活 动: 1、队列:立 正、稍息、集 合、解散、。 2、广播操。 3、专项准备活 动。 组织: ××××× ××××× ××××× ××××× ◎ 四列横 队,体操队 型 1、教师语 言要清晰。 2、教师讲 解课堂要求 和任务。 3、讲解队 列练习的要 求。 4、师生一 同练习。 1、学 生站四列 横队。 2、学 生认真听 讲,注意 关查。 3、听 从指挥注 意力集 中。 4、学 生充分活 动各关 节。 1 1 2 10 小 基本部分一、技巧: 前滚翻起立, 接球 重点:蹬地、 低头、团身。 难点:动作连 1、教师 讲解动作方 法和要领。 2、教师 做分解和完 整动作示 范。 3、教师 1、学 生认真 听讲动 作方法 和要 领。 2、学 生集体 4X8 18 中

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时, 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型, B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法:(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是:(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为:(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130 人,四年 级110 人。则年级属性的众数是:(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术:(B) A. 等高线图 B. 饼图

知觉的特性说课稿

《知觉的特性》说课稿 刘彦惠 一、教材分析 (一)说教材 本节出自河海大学出版社出版的《幼儿心理学》第四章《幼儿的感觉和知觉》,第 二节幼儿的知觉,二知觉的特性。 1、本节内容的地位:本节内容是第四章的重点内容,同时也是整本教材的重点内 容。 2、与前后知识的关系:它是学习了感觉极其特性以及知觉的概述等内容之后编排的;通过本节课的学习,既对学生已有知识进行了巩固和深化,又为将来在幼儿园教学中应用该理论进行教学奠定了基础,因此学习本章内容具有重要意义。 (二)、教学目标 1、知识目标:理解知觉的四大特性的含义及其影响因素,理解知觉的特性在生活及幼儿园教育教学过程中的应用。 2、能力目标:培养学生的理论联系实际以及理解分析问题的能力。 3、情感目标:感受心理学源于生活,体会知觉的特性与实际生活、教育教学工作的密切联系以及重要意义,培养学生的学习心理学的兴趣。 (三)教学重点及难点: 根据《幼儿心理学教学大纲》以及学生的实际以上分析,我确定本节的教学目标如下:教学重点:知觉的四大特性及其影响因素 教学难点:知觉特性在幼儿园教育教学活动中的应用。由于学生没有幼儿园教学的的经验,知觉特性在幼儿园教学中的应用是本节课的难点 为了有效地达成教学目标,突出重点,突破难点,我采用了以下教学策略,下面说教学策略的设计: 二、学生分析 这节课的授课对象是幼师一年级下学期的学生 一直以来幼师专业的学生对理论课的学习既不重视又不感兴趣。相比较而言她们更喜欢弹琴、唱歌、跳舞、绘画等技能课的学习,同时,当前的社会背景,我们的学生从学业成绩的角度都是初中的中等生及中下等生,对于学习,他们既没有良好的学习习惯也没有掌握良好的学习策略。那么我面对的学生也不例外,也存在着这种倾向。所以我

神经衰弱的治疗方法 神经衰弱症状.doc

神经衰弱的治疗方法神经衰弱症状 神经衰弱在我国的病例较少,因此我们在这方面的了解也较少。下面是由我为大家整理的“神经衰弱的治疗方法神经衰弱症状”,仅供大家参考,希望对您有所帮助! 神经衰弱简介 神经衰弱(neurasthenia)在中国属于神经症的诊断之一。是由于长期处于紧张和压力下,出现精神易兴奋和脑力易疲乏现象,常伴有情绪烦恼、易激惹、睡眠障碍、肌肉紧张性疼痛等;这些症状不能归于脑、躯体疾病及其他精神疾病。症状时轻时重,波动与心理社会因素有关,病程多迁延。近世纪,神经衰弱的概念经历了一系列变迁,随着医生对神经衰弱认识的变化和各种特殊综合征和亚型的分出,在美国和西欧已不作此诊断,CCMD-3工作组的现场测试证明,在我国神经衰弱的诊断也明显减少。 神经衰弱症状 常见症状有乏力和容易疲劳。注意力难于集中,失眠,记忆不佳,常忘事,不论进行脑力或体力活动,稍久即感疲乏。对刺激过度敏感,如对声,光刺激或细微的躯体不适特别敏感。 神经衰弱的治疗方法 1、学会自我减压 几乎每个人在面临学业,工作和生活压力的时候都会感觉到力不从心,或者压力过大,但是一定要学会自我减压,自我疏导,不要过度的担心,事实证明我们过度焦虑是没有必要的,你所担心的事情往往不会发生,另外,将你认为不可能的目标分解成若干个小的目标,也可以有效的减轻压力。 2、学会自我催眠

神经衰弱的主要表现之一便是失眠,失眠是很痛苦的,尤其是在有精神压力的时候,担心自己休息不好没有精力去处理明天的事情,往往越是担心越睡不着,这时候要学会自我催眠,这里的催眠并不是心理学上说的专业的催眠,而是指在自己出现失眠状况的时候,能有适合自己的办法让自己安然入睡。比如数数,静卧,甚至自我暗示等。 3、坚持体育锻炼 失眠主要是神经系统活动紊乱,而坚持体育锻炼则可以使身体的各个机能能够很好地工作和配合,提高机体的免疫力,而且运动所产生的疲劳感会使你很快入眠。 4、尝试中医中药 神经衰弱其实并不难治,推荐患者尝试中医中药,找医院的神经科,大夫给你诊脉之后会根据病情给你开几方中药。基本上喝完就会好转的。所以不用太担心。 5、保持精神愉悦 很多人得过一次神经衰弱之后不会再得第二次,但是很多人却会反复,最根本的原因就是后者的心理状态,要保持乐观的心态,精神愉悦,这样神经衰弱才会永远远离你。

大数据预测:4个特征,11个典型行业

在互联网之前便已经有基于大数据的预测分析了:天气预报。因为互联网,天气预报为代表的大数据预测的以下几个特征在更多领域得到体现。 1、大数据预测的时效性。天气预报粒度从天缩短到小时,有严苛的时效要求,基于海量数据通过传统方式进行计算,得出结论时明天早已到来,预测并无价值。其他领域的大数据预测应用特征对“时效性”有更高要求,譬如股市、实时定价,而云计算、分布式计算和超级计算机的发展则提供了这样的高速计算能力。 2、大数据预测的数据源。天气预报需要收集海量气象数据,气象卫星、气象站台负责收集,但整套系统的部署和运维耗资巨大。在互联网之前鲜有领域具备这样的数据收集能力。WEB1.0为中心化信息产生、WEB2.0为社会化创造、移动互联网则是随时随地、社会化和多设备的数据上传,每一次演化数据收集的成本都大幅降低,范围和规模则大幅扩大。大数据被引爆的同时,大数据预测所需数据源不再是问题。 3、大数据预测的动态性。不同时点的计算因子动态变化,任何变量都会引发整个系统变化,甚至产生蝴蝶效应。如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉,预测难上加难,譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律,譬如天气、股市、疾病。这需要预测系统对每一个变量数据的精准捕捉,并接近实时地调整预测。发达的传感器网络外加大数据计算能力让上述两点更加容易。 4、大数据预测的规律性。大数据预测与传统的基于抽样的预测不同之处在于,其基于海量历史数据和实时动态数据,发现数据与结果之间的规律,并假设此规律会延续,捕捉到变量之后进行预测。一个领域本身便有相对稳定的规律,大数据预测才有机会得到应用。古人夜观天象就说明天气是由规律可循的,因此气象预报最早得到应用。反面案例则是规律难以捉摸,数据源收集困难的地震 预测,还有双色球彩票。 大数据预测的典型应用领域 互联网给大数据预测应用的普及带来了便利条件。天气预报之外,还有哪些领域正在或者可能被大数据预测所改变呢?结合国内外案例来看,以下11个领域是最有机会的大数据预测应用领域。 1、体育赛事预测 世界杯期间,谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼,预测全程 64 场比赛,准确率为 67%,进入淘汰赛后准确率为 94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 Google 世界杯预测基于 Opta Sports 的海量赛事数据来构建其最终的预测模型。百度则是搜索 过去 5 年内全世界 987 支球队(含国家队和俱乐部队)的 3.7 万场比赛数据,同时与中国彩票网站

知觉的特性

知觉的特性 阅读精选(1): 知觉的特性 知觉的特性分以下四种: 知觉的选取性 人把知觉对象从背景中区分出来优先加以清晰的反应的特性。其实,在我们生活中就有很多的体现,比如大家在复习备考中喜欢在书上画线,这就知觉选取性的体现,方便我们从整个书的大背景中区分出重难点。另外我们再来说说猎人和樵夫的故事,说猎人进山看见的就是狗熊,袍子等一些动物;樵夫进山看见的就是一些松树,柏树。这个小故事很鲜明的体现了选取性在生活中的体现,即每个人从背景中区分出优先加以反应。 知觉的整体性 在生活中同样有很多的体现。如我们观看一个不完整的三角形时,我们很少会把它看成零散的线段,更加可能的是把它看成一个完整的图形。这就是知觉整体性所说的把部分看成整体。有时候绘画时我寥寥数笔勾勒出一个人物,就能够识别出来他是谁,这也是整体性的体现。 知觉的恒常性 有大小,颜色,明度,形状等恒常。那么,什么是知觉的恒常性

呢?它其实指的是知觉条件发生变化,知觉对象依然持续不变的现象。如大小恒常,一支笔放在你的远和近的地方,外在条件发生变化了,但是知觉的对象这支笔依然持续不变。 知觉的理解性 知觉的理解性主要指的是根据已有的知识经验来解释当前知觉的对象。如中国俗语所说“外行看热闹,内行看门道”就是体现了知觉理解性。 知觉的特性比较容易混淆,期望大家能够抓住主要特征,火眼晶晶,识别其中的纷纷扰扰。 阅读精选(2): 知觉的基本特征 一、知觉的相对性 知觉是个体以其已有经验为基础,对感觉所获得资料而做出的主观解释,因此,知觉也常称之为知觉经验。知觉经验是相对的。我们看见一个物体存在,在一般情形下,我们不能以该物体孤立地作为引起知觉的刺激,而务必同时也看到物体周围所存在的其他刺激。这样,物体周围其他刺激的性质与两者之间的关系,势必影响我们对该物体所获得的知觉经验。形象与背景是知觉相对性最明显的例子。形象是指视觉所见的具体刺激物,背景是指与具体刺激物相关连的其他刺激物。在一般情境之下,形象与背景是主副的关系:形象是主题,背景是衬托。另一个例子是知觉比较,是指两种具相对性质的刺激同时出现或相继出现时,由于两者的彼此影响,致使两刺激所引起的知觉上

神经衰弱的病因与症状

神经衰弱的病因与症状 疾病病因 此病患者症状复杂,在汉代名医张仲景所著的《金匮》一书,记载最早也最多,但是名称不同,属发热病后神经衰弱的叫“狐惑病”,患者意志薄弱思虑繁多,狐疑不己;属全身神经衰弱的,叫“百合病”,这是因为全身互相连串百病惯合,故称“百合”。 神经衰弱的原因 (1)个体因素:包括遗传因素;先天和后天形成的个体生理特征和心理特征,均与本病的发病有关,也就是内在因素,神经衰弱患者的性格大多内向。性格是表现在人的态度和行为方面比较稳定的心理特征。 性格的形成有两个因素:一是遗传因素、二是环境因素,遗传因素决定了一个人的生理素质。性格可以分为A、B、C三种类型,A型性格者忙忙碌碌,事业心及好胜心强,严谨又偏于固执,善于争辩,在新的环境里谨小慎微;B型性格者冷静、主动、敏锐、愉快、聪明、能说会道;C型性格者乖僻又多愁善感,小心翼翼又易于冲动,才华横溢有事业心,但有时要求目标很高,有时又要求很低,以上的性格中,以A型C型患神经衰弱者较多,此外,有不良性格类型与某些精神疾病有关。 常见不良性格有以下五种 (1)分裂性格:主要特征是孤独离群,内向怪癖,沉默寡言,胆小怕事,工作被动,生活懒散,不爱交际,思维离奇,遇事好钻牛角尖。

这种性格的人容易患精神分裂症。 (2)偏执性格:主观武断,固执倔强,敏感多疑,好嫉妒,易情绪激动,易激惹,难于接受批评,吹毛求疵。这种性格是偏执型精神病的基础。 (3)躁郁性格:一种表现为活泼、兴致高、爱交际、能言善变,热心急噪,称为类燥狂性格;另一种表现为安静、含蓄自卑、易灰心丧气,逆来顺受,缺乏勇气,称为类忧郁性格。着两种截然不同的性格特点常交替出现,故又称为环型性格。这类性格常常诱发情感性精神病 (4)癔病性格:情绪波动大,思想行为受情绪支配,缺乏理智与自我克制的意志,暗示性高,爱幻想、夸大与虚构事实情节,矫柔造作,爱表现、希望得到同情,待人热情但肤浅。具有这种性格的人,一旦遭到精神创伤,易患癔症,即平常所说的歇斯底里。 (5)神经衰弱性格:焦虑不安、敏感多疑、犹豫不决、有不安全感,反复思考而缺乏果断与毅力,行为少而顾虑多,本能欲望少而自我克制多,谨慎、严肃、拘泥形式。此种性格是神经衰弱的发病基础。2、精神刺激 持续的精神紧张和长期的内心冲突,会使神经活动过程强烈而持久的处于紧张状态,可使神经活动能力下降而致病。引起神经衰弱的精神因素主要包括持续的精神过度紧张和长期的心理冲突及精神创伤等。 3、身体因素 感染、中毒、脑外伤或其他身体疾病、过度劳累、营养不良及大量失

北邮_大数据技术课程重点总结

大数据技术 1.什么是数据挖掘,什么是机器学习: 什么是机器学习 关注的问题:计算机程序如何随着经验积累自动提高性能; 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能; 通过输入和输出,来训练一个模型。 2.大数据分析系统层次结构:应用层、算法层、系统软件层、基础设施层 3.传统的机器学习流程 预处理-》特征提取-》特征选择-》再到推理-》预测或者识别。 手工地选取特征是一件非常费力、启发式(需要专业知识)的方法,如果数据被很好的表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度。 4.大数据分析的主要思想方法 4.1三个思维上的转变 关注全集(不是随机样本而是全体数据):面临大规模数据时,依赖于采样分析;统计学习的目的——用尽可能少的数据来证实尽可能重大的发现;大数据是指不用随机分析这样的捷径,而是采用大部分或全体数据。 关注概率(不是精确性而是概率):大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 关注关系(不是因果关系而是相关关系):建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心,相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系,关联物是预测的关键。 4.2数据创新的思维方式 可量化是数据的核心特征(将所有可能与不可能的信息数据化);挖掘数据潜在的价值是数据创新的核心;三类最有价值的信息:位置信息、信令信息以及网管和日志。 数据混搭为创造新应用提供了重要支持。 数据坟墓:提供数据服务,其他人都比我聪明! 数据废气:是用户在线交互的副产品,包括了浏览的页面,停留了多久,鼠标光标停留的位置、输入的信息。 4.3大数据分析的要素 大数据“价值链”构成:数据、技术与需求(思维);数据的价值在于正确的解读。

知觉的特征

感觉只是凭感觉器官对环境中刺激的觉察;而知觉则是对感觉获得讯息作进一步处理。比如通过感觉,我们知道某个物体的颜色、气味、温度等属性,而知觉让我们对某个事物有一个完整的映像,并做出判断,如杯子、苹果、桌子等。神经生理学研究表明,知觉过程非常复杂,它依赖于许多大脑的感觉皮质和联络皮质的协同活动。如视知觉过程是由刺激引起的兴奋传导到视觉中枢时,产生于视觉皮质及其与附近的听觉皮质、躯体感觉皮质交界处的联合区;额叶皮质也参与视知觉的组织活动。这些部位如果受到损伤,会造成其知觉障碍。知觉不仅受感觉系统生理因素的影响,而且还依赖于个体以往的知识和经验,并受个体的兴趣、需要、动机、情绪等心理特点的影响。 ? 知觉的相对性 知觉是个体以其已有经验为基础,对感觉所获得资料而做出的主观解释,因此,知觉也常称之为知觉经验。知觉经验是相对的。我们看见一个物体存在,在一般情形下,我们不能以该物体孤立地作为引起知觉的刺激,而必须同时也看到物体周围所存在的其他刺激。这样,物体周围其他刺激的性质与两者之间的关系,势必影响我们对该物体所获得的知觉经验。形象与背景是知觉相对性最明显的例子。形象是指视觉所见的具体刺激物,背景是指与具体刺激物相关连的其他刺激物。在一般情境之下,形象与背景是主副的关系:形象是主题,背景是衬托。另一个例子是知觉对比,是指两种具相对性质的刺激同时出现或相继出现时,由于两者的彼此影响,致使两刺激所引起的知觉上的差异特别明显的现象。如大胖子和小瘦子两人相伴出现,会使人产生胖者益胖瘦者益瘦的知觉。 左图:形象与背景-图中黑白相对两部分均有可能被视为形象或背景,如将白 色部分视为形象,黑色为背景,该形象可解释为烛台或花瓶;相反,则可解释 为两个人脸侧面的投影像。

神经衰弱的诊断标准是什么

神经衰弱的诊断标准是什么 神经衰弱是由于长期情绪紧张和神经压力,使大脑神经活动能力减弱,病情迁延。神经衰弱的临床症状表现繁多,故在对其进行诊断时长面临误诊的风险。因此做好神经衰弱的诊断工作,十分地有必要。 1、神经衰弱患者有显著的衰弱或持久的疲劳症状,如经常感到精力不足,萎靡不振,不能用脑,记忆力减退,脑力迟钝,学习工作中注意力不能集中,工作效率显著减退,即使是充分休息也不能消除疲劳感。对全身进行检查,又无躯体疾病如肝炎等,也无脑器质性病变。 表现以下症状中的任何两项: ①易兴奋又易疲劳。 ②情绪波动大,遇事容易激动,烦躁易怒,担心和紧张不安。 ③因情绪紧张引起紧张性头痛或肌肉疼痛。 ④睡眠障碍。表现为入睡困难,易惊醒,多梦。 2、上述情况对学习、工作和社会交往造成不良影响。 3、病程在3个月以上。 4、排除了其他神经症和精神病。 需要与脑器质性和躯体疾病,辅助检查可与之鉴别: 1、精神分裂症:精神分裂症早期和缓解期,可出现神经衰弱症状。但患者对其疾病抱无所谓态度,无迫切求治要求,并有相应的精神病性症状,可资鉴别。 2、其他神经症:神经衰弱症状也常见于焦虑症、疑病症、抑郁性神经症等。若患者有这类疾病的典型症状,按等级鉴别诊断原则,应首先诊断为其他类别的神经症。 3、抑郁症:鉴别诊断常很困难,特别是轻度抑郁症患者常被误诊为神经衰弱。这是因为抑郁症患者常有失眠、疲乏、注意力不集中、精神缺乏和各种躯体不适感,两类症状类似,躯体检查均无相应阳性体征,如忽视检查患者抑郁情绪往往导致误诊。因此,临床上诊断神经衰弱时,必须排除抑郁症。抑郁症患者表现为情绪低落、愉快感桑、对日常生活兴趣丧失、自责自罪、常萌生消极自杀的意念。患者的症状可呈现晨重夜轻的节律性波动,早醒是抑郁症睡眠障碍的特点。抑郁症病程可有周期性缓解。 4、慢性疲劳综合症:这是一组新近提出的以疲劳为主要表现的,不能以休息解决的。

大数据及其特点(1)

大数据及其特点(1) 胡经国 一、大数据定义 据了解,目前大数据这一概念尚无大家公认的统一定义。下面仅介绍关于大数据定义的一些常见表述,供读者参考。 1、表述1 大数据(Big Data)是指一个数据集,它的尺寸大到已经无法由传统的数据库软件工具去采集、存储、管理和分析。 Big Data referes to datasets whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. MGI May,2011 大数据是指一个数据集,它的尺寸的增长已经让现有的数据库管理工具相形见绌,这些困难包括:数据采集、存储、搜索、分享、分析和可视化。 Big data are datasets that grow so large that they become awkward to work with using on-hard database management tools. Difficulties include capture, storage, search, sharing, analytics, and visualizing. Wikipedia 2、表述2 大数据是指需要用新的处理模式处理才能使其具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,大数据是指无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。 3、表述3 大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到掘取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策达到更积极目的的资讯。 4、表述4 美国咨询公司麦肯锡给出的大数据定义:大数据是指其大小超出常规数据库工具的采集、存储、管理和分析能力的数据集。 由于传统数据库有效工作的数据上限一般为10~100TB;因而10~100TB 通常成为大数据的“门槛”。 无独有偶,IDC(国际数据公司)在给大数据做定义时,也把大数据的“门槛”设在100TB。其实,这种方法未必科学。不管怎样,有一个简单明晰的数值来指导对大数据的判断总是好事。

知觉的基本特性

知觉的基本特性 知觉是人脑对直接作用于感觉器官的客观事物各种属性、各个部分及其相互关系的整体反映。它以感觉为基础,是人脑对感觉信息选择、组织和解释的过程。但是知觉又与感觉不同,感觉是人脑对直接作用于感觉器官的事物的个别属性的反映,知觉是人脑对直接作用于各感觉器官的事物的整体反映。因而知觉反映的是客观事物的整体属性,是多种感觉协同活动的结果,也是对感觉信息做出的进一步处理。 人的知觉过程是一个经由各感官决志环境中物体的存在、特征及其彼此关系的过程,具有知觉理解性、知觉选择性、知觉整体性和知觉恒常性特征,由此而保证了人对客观事物的认识。综合各种举例分析,我们将知觉的基本特性具体阐述如下: 一、知觉理解性 (1)定义:知觉理解性是指在知觉过程中, 人根据自己已有的知识经验对客观事物进 行解释,并用词语加以概括与标志以赋予其 意义的组织加工过程。人在感知知觉对象 时,总是用以往的知识经验对所获得的感觉 信息提出假设、推断并作出最佳的解释,然 后把它们标示出来。比如,在听一段音乐的 时候,非专业的听众会听出“好听”或者“不 好听”,更进一步的能听出这段音乐里表达 出了怎样一种感情,而专业的音乐学习者则 能听出其中每个乐章代表的不同含义,这段 音乐使用了多少种乐器进行演奏,甚至听几图一 遍就能学会并演奏这段旋律。这是听觉上的例子,在视觉和其它感觉中也是如此。在视觉上,我们看到图一中不规则的墨块,一下子看不出这是什么,但是在以往的经验上,我们曾经见过“狗”这种动物,便会反应出这是狗。 因为知觉的理解受到已知经验的很大影响,容易形成知觉定势。知觉定势是指个体由于已有知识经验、动机或暗示等形成的某种知觉期望,有准备地按照特定的方式进行知觉的过程。这是一种自上而下的信息加工过程。有时候(常为实验状态下)定势的产生依赖于先前刺激呈现的时间长短,如果过长被试会产生疲劳效应,定势作用消失。 (2)特点: 1、知觉理解性是以人已有的知识经验为 前提对信息进行加工处理的。因此当人 无法用过去的知识经验对所感知的事物 进行理解和解释,那么知觉理解性就会 降低。 例如图二中所看到,两个螺帽并不 互相垂直,同时这也是一张不可能图形, 这给人们判断他们的真实三维形状提供 了错误信息。 2、知觉理解性受语言指导的重要影响。

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