Bayesian Belief Networks in Risky Behavior Modelling

Рискованное сексуальное поведение является наиболее сложным из форм антисоциального рискованного подросткового поведения, как по проявлениям, так и с точки зрения доступности для исследования и интервенций. Сексуальное поведение и романтические отношения подростков рассматриваются, с одной стороны, как важные этапы развития, способствующие позитивной психосоциальной адаптации, а с другой — как элемент профиля проблемного поведения с множеством неблагоприятных ...

Добавлено: 30 сентября 2021 г.

Exploring Bayesian belief network for risky behavior modelling: discretization and latent variables

Суворова А. В., , in: CEUR Workshop ProceedingsVol. 2258: Proceedings of the II International Scientific and Practical Conference “Fuzzy Technologies in the Industry – FTI 2018”.: Ulyanovsk: CEUR Workshop Proceedings, 2018. P. 63–70.

Добавлено: 10 февраля 2020 г.

Неопределенность в оценивании параметров рискованного поведения индивидов

Суворова А. В., Тулупьев А. Л., В кн.: Нечеткие системы и мягкие вычисления. Промышленные применения. Fuzzy Technologies in the Industry (FTI-2017): Первая Всероссийская научно-практическая конференция.: Ульяновск: УлГТУ, 2017. С. 170–177.

В работе рассмотрен подход к учету неточности в исходных данных в рамках моделирования рискованного поведения на основе байесовской сети доверия. Проведены вычислительные эксперименты для сравнения предсказания интенсивности поведения с использованием и без использования предложенного подхода. Показано, что рандомизация ответов приводит к улучшению качества предсказания. ...

Добавлено: 10 февраля 2020 г.

Prediction quality of Bayesian belief network model for risky behavior: comparison of subsamples with different rates

Суворова А. В., Tulupyev A., , in: Atlantis Studies in Uncertainty Modelling, Proceedings of the 2019 Conference of the International Fuzzy Systems Association and the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT 2019)Vol. 1.: Atlantis Press, 2019. P. 648–652.

Добавлено: 22 октября 2019 г.

Learning Bayesian network structure for risky behavior modelling

Суворова А. В., Тулупьев А. Л., , in: Advances in Intelligent Systems and Computing. 3rd International Scientific Conference on Intelligent Information Technologies for Industry, IITI 2018Vol. 2.: Springer, 2019. P. 58–67.

Добавлено: 28 января 2019 г.

Models for respondents' behavior rate estimate: Bayesian Network structure synthesis

Суворова А. В., , in: XX IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM).: IEEE, 2017. P. 87–89.

Добавлено: 2 октября 2018 г.

Evaluation of the model for individual behavior rate estimate: Social network data

Суворова А. В., Tulupyev A., , in: Proceedings of the XIX International Conference on Soft Computing and Measurements SCM`2016.: St. Petersburg: IEEE, 2016. P. 18–20.

Добавлено: 26 сентября 2016 г.

Data coherence diagnosis in socially significant behavior model

Toropova A. V., Суворова А. В., , in: Proceedings of the XIX International Conference on Soft Computing and Measurements SCM`2016.: St. Petersburg: IEEE, 2016. P. 14–17.

Добавлено: 26 сентября 2016 г.

Beta prime regression with application to risky behavior frequency screening

Tulupyev A., Суворова А. В., Sousa J. и др., Statistics in Medicine 2013 Vol. 32 No. 23 P. 4044–4056

Our aim is to model the frequency of certain behavioral acts, especially those that are likely to transmit communicable diseases between persons. We develop a generalized linear model based on the beta prime distribution to model the responses to a survey question of the form, “When was the last time that you engaged in this ...

Добавлено: 26 марта 2015 г.