Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidez

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bettiollo Junior, Leocir
Data de Publicação: 2010
Outros Autores: Steiner, Maria Teresinha Arns
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Ciências Exatas e Naturais (Online)
Texto Completo: https://revistas.unicentro.br/index.php/RECEN/article/view/176
Resumo: O presente trabalho tem por objetivo comparar o desempenho das técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e de Regressão Logística (RL) na classificação de padrões apresentados pela Avaliação Bioquímica de Risco Fetal (ABRF). Os resultados para as RNAs, assim como para a RL, foram obtidos através do software STATGRAPHICS. Estas duas técnicas de Reconhecimento de Padrões foram bastante eficientes na tarefa de classificação dos padrões apresentados, sendo que as RNAs classificaram corretamente cerca de 93% dos padrões do conjunto de treinamento e cerca de 85% dos padrões do conjunto de teste. Estes percentuais para a técnica de RL foram de 93% e 86%, respectivamente.
id UNENTRO-3_14ded97f068a487bd10ac974531f1999
oai_identifier_str oai:ojs.revistas.unicentro.br:article/176
network_acronym_str UNENTRO-3
network_name_str Revista Ciências Exatas e Naturais (Online)
repository_id_str
spelling Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidezEngenhariasRedes Neurais; Regressão Logística; Síndrome de Down.O presente trabalho tem por objetivo comparar o desempenho das técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e de Regressão Logística (RL) na classificação de padrões apresentados pela Avaliação Bioquímica de Risco Fetal (ABRF). Os resultados para as RNAs, assim como para a RL, foram obtidos através do software STATGRAPHICS. Estas duas técnicas de Reconhecimento de Padrões foram bastante eficientes na tarefa de classificação dos padrões apresentados, sendo que as RNAs classificaram corretamente cerca de 93% dos padrões do conjunto de treinamento e cerca de 85% dos padrões do conjunto de teste. Estes percentuais para a técnica de RL foram de 93% e 86%, respectivamente.UNICENTROBettiollo Junior, LeocirSteiner, Maria Teresinha Arns2010-05-20info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtigoapplication/pdfhttps://revistas.unicentro.br/index.php/RECEN/article/view/176RECEN-Revista de Ciências Naturais e Exatas; v. 11, n. 2 (2009): RECEN; 265-287RECEN - Revista Ciências Exatas e Naturais; v. 11, n. 2 (2009): RECEN; 265-2872175-56201518-0352reponame:Revista Ciências Exatas e Naturais (Online)instname:Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)instacron:UNENTROporhttps://revistas.unicentro.br/index.php/RECEN/article/view/176/979info:eu-repo/semantics/openAccess2010-09-16T15:10:05Zoai:ojs.revistas.unicentro.br:article/176Revistahttps://revistas.unicentro.br/index.php/RECENPUBhttps://revistas.unicentro.br/index.php/RECEN/oai||recen@unicentro.br2175-56201518-0352opendoar:2010-09-16T15:10:05Revista Ciências Exatas e Naturais (Online) - Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)false
dc.title.none.fl_str_mv Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidez
title Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidez
spellingShingle Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidez
Bettiollo Junior, Leocir
Engenharias
Redes Neurais; Regressão Logística; Síndrome de Down.
title_short Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidez
title_full Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidez
title_fullStr Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidez
title_full_unstemmed Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidez
title_sort Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidez
author Bettiollo Junior, Leocir
author_facet Bettiollo Junior, Leocir
Steiner, Maria Teresinha Arns
author_role author
author2 Steiner, Maria Teresinha Arns
author2_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv
dc.contributor.author.fl_str_mv Bettiollo Junior, Leocir
Steiner, Maria Teresinha Arns
dc.subject.none.fl_str_mv
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharias
Redes Neurais; Regressão Logística; Síndrome de Down.
topic Engenharias
Redes Neurais; Regressão Logística; Síndrome de Down.
description O presente trabalho tem por objetivo comparar o desempenho das técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e de Regressão Logística (RL) na classificação de padrões apresentados pela Avaliação Bioquímica de Risco Fetal (ABRF). Os resultados para as RNAs, assim como para a RL, foram obtidos através do software STATGRAPHICS. Estas duas técnicas de Reconhecimento de Padrões foram bastante eficientes na tarefa de classificação dos padrões apresentados, sendo que as RNAs classificaram corretamente cerca de 93% dos padrões do conjunto de treinamento e cerca de 85% dos padrões do conjunto de teste. Estes percentuais para a técnica de RL foram de 93% e 86%, respectivamente.
publishDate 2010
dc.date.none.fl_str_mv 2010-05-20
dc.type.none.fl_str_mv
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Artigo
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://revistas.unicentro.br/index.php/RECEN/article/view/176
url https://revistas.unicentro.br/index.php/RECEN/article/view/176
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.unicentro.br/index.php/RECEN/article/view/176/979
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv UNICENTRO
publisher.none.fl_str_mv UNICENTRO
dc.source.none.fl_str_mv RECEN-Revista de Ciências Naturais e Exatas; v. 11, n. 2 (2009): RECEN; 265-287
RECEN - Revista Ciências Exatas e Naturais; v. 11, n. 2 (2009): RECEN; 265-287
2175-5620
1518-0352
reponame:Revista Ciências Exatas e Naturais (Online)
instname:Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)
instacron:UNENTRO
instname_str Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)
instacron_str UNENTRO
institution UNENTRO
reponame_str Revista Ciências Exatas e Naturais (Online)
collection Revista Ciências Exatas e Naturais (Online)
repository.name.fl_str_mv Revista Ciências Exatas e Naturais (Online) - Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO)
repository.mail.fl_str_mv ||recen@unicentro.br
_version_ 1800216848782852096

Registros relacionados