Uma aplicação do Perceptron para previsão de mortalidade da COVID-19

Autores

  • João P. M. Terra
  • Fabiano S. Oliveira
  • Luerbio Faria

Resumo

COVID-19 é uma doença causada pelo vírus coronavirus SARS-CoV-2, o qual é altamente contagioso. O primeiro caso oficial de COVID-19 surgiu em dezembro de 2019 em Wuhan, China, tendo assolado o mundo com mais de 6.130.000 de fatalidades até o momento. [...]

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

João P. M. Terra

UERJ, Rio de Janeiro, RJ

Fabiano S. Oliveira

UERJ, Rio de Janeiro, RJ

Luerbio Faria

UERJ, Rio de Janeiro, RJ

Referências

Pedro Henrique Borghi, Oleksandr Zakordonets e João Paulo Teixeira. “A COVID-19 time series forecasting model based on MLP ANN”. Em: Procedia Computer Science 181 (2021), pp. 940–947.

Luerbio Faria et al. Ciência de dados: algoritmos e aplicações. pt. 1ª ed. Vol. 5. 33º Colóquio Brasileiro de Matemática. Course of the 33º CBM, Aug 02–06, 2021. Rio de Janeiro: Editora do IMPA, 2021, p. 276.

Stephen I. Gallant. “Perceptron Learning and the Pocket Algorithm”. Em: Neural Network Learning and Expert Systems. 1993, pp. 63–94. [4] Khadijeh Moulaei et al. “Comparing machine learning algorithms for predicting COVID-19 mortality”. Em: BMC medical informatics and decision making 22.1 (2022), pp. 1–12.

Downloads

Publicado

2022-12-08

Edição

Seção

Resumos