Avaliação de RNAs Durante Treinamento Supervisionado Para Classificação de Adolescentes com Autismo - de Brito, Rhyan; Fernandes, Carlos Alexandre; de Sousa Ximenes, Janaide (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI), 2020)
Diversas técnicas de Inteligência Artificial tem sido amplamente utilizadas na solução de diversos problemas na área de saúde. Neste trabalho foi realizado um estudo através da implementação e análise das redes neurais ELM (Extreme Learning Machine) e MLP (Multilayer Perceptron), comparando as acurácias resultantes de treinamentos com dados de adolescentes com ou sem o TEA (Transtorno do Especto Autista). A metodologia foi baseada em um banco de dados público de 99 amostras e na técnica de validação cruzada k-fold com e sem normalização zscore. Com relação aos resultados a rede MLP sem zscore obteve a melhor média atingindo 89,70% de acertos, contudo a rede ELM sem zscore teve a pior media de acertos com 86,52%.