Análise Comportamental por Meio de Características com os Classificadores SVM e MLP Para Detecção de Traços Autísticos em Adultos - Sousa, Roney Nogueira de; Brito, Rhyan Ximenes de; Ximenes, Janaide Nogueira de Sousa (Anais da Escola Regional de Computação do Ceará, Maranhão e Piauí (ERCEMAPI), 2021)
O transtorno do especto autista (TEA) intriga pesquisadores no mundo inteiro. Nesse sentido esse trabalho aborda um estudo sobre o uso da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta auxiliar para rastreio do TEA em adultos. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um sistema auxiliar com base nos classificadores SVM e MLP como ferramenta de detecção de traços autísticos em adultos. A metodologia foi implementada com base em 610 amostras de indivíduos com/sem o TEA de um banco de dados público, através do software WEKA utilizando o SVM e a MLP, validação cruzada k-fold, z-score e a técnica SMOTE. Os resultados mostraram para a acurácia do SVM uma taxa média de 99,48% enquanto que para a MLP foi de 95,42%.