Nyligen genomförda studier stöder att känslor reglering spelar en framträdande roll i depression och depressiva humörrelaterade störningar. Detaljerna kring sådana förbindelser är dock fortfarande okända. Därför är det viktigt att konstruera en modell för att beskriva och analysera dessa kopplingar. Lyckligtvis finns det många strategier för att behandla depressiva humörstörningar, men att välja rätt strategi för någon individ bör vara personlig. Således finns det alltid alternativ för att upptäcka nya strategier för att förbättra behandlingarna. Syftet med denna studie är att modellera relationen mellan känslor reglering och depression för att identifiera känslor reglering ändra mål för att förbättra behandlingen av depressiva humörstörningar. Genom slumpvis urval valdes 108 frivilliga ut från universitetet i östra Medelhavet. Dessa individers betydande känslodrag, sannolikhetsfördelning mellan känslor och personlighetsdrag mättes med hjälp av ett frågeformulär. I den nuvarande studien användes Fuzzy Stochastic Hybrid Petri nät som ett matematiskt verktyg för att modellera detta komplexa psykologiska system. Fuzzy och stokastiska egenskaper gjorde det möjligt att hantera slumpmässiga egenskaper hos psykologiska system respektive okända kinetiska parametrar. Simuleringsresultaten erhölls genom att man fann i genomsnitt 40 000 stokastiska körningar med 95 % konfidensnivå. Simuleringsresultaten bekräftade att minskad ilska, ångest och rädsla kan minska depressionens svårighetsgrad. Dessutom visade jämförelsen av dessa simuleringsresultat att minska nivån av skam, och öka känslan av tillfredsställelse kan anses vara känslor reglering ändra mål, och därmed som potentiell psykoterapi av depressiva humörstörningar.
Mehraei REF utnyttjade fuzzy stochastic hybrid Petri nät i modellering av humörstörning behandling.
Identifying Emotion Regulation Altering Targets as Depressive Mood Disorder Treatments Using Fuzzy Stochastic Hybrid Petri Nets
{'venue': None, 'journal': 'Psychology and Behavioral Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}