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

Autores/as

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

Resumen

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. [...]

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Biografía del autor/a

João P. M. Terra

UERJ, Rio de Janeiro, RJ

Fabiano S. Oliveira

UERJ, Rio de Janeiro, RJ

Luerbio Faria

UERJ, Rio de Janeiro, RJ

Citas

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.

Publicado

2022-12-08

Número

Sección

Resumos