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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Estimating Mental States of a Depressed Person with Bayesian Networks

verfasst von : Michel C. A. Klein, Gabriele Modena

Erschienen in: Contemporary Challenges and Solutions in Applied Artificial Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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paper we present an approach based on Bayesian Networks to model the relationship between mental states and empirical observations in a depressed person. We encode relationships and domain expertise as a Hierarchical Bayesian Network. Mental states are represented as latent (hidden) variables and the measurements found in the data are encoded as a probability distribution generated by such latent variables; we provide examples of how the network can be used to estimate mental states.

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Metadaten
Titel
Estimating Mental States of a Depressed Person with Bayesian Networks
verfasst von
Michel C. A. Klein
Gabriele Modena
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Contemporary Challenges and Solutions in Applied Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-00650-5

Electronic ISBN: 978-3-319-00651-2

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-00651-2_22

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