Análise Comportamental por Meio de Características com os Classificadores SVM e MLP Para Detecção de Traços Autísticos em Adultos

Roney Nogueira de Sousa, R. Brito, J. Ximenes
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Abstract

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%.
利用SVM和MLP分类器对成人自闭症特征进行行为分析
自闭症谱系障碍(asd)引起了全世界研究人员的兴趣。在这个意义上,这项工作提出了一项关于使用人工智能(ai)作为辅助工具筛查成人asd的研究。本研究旨在开发一种基于SVM和MLP分类器的辅助系统,作为检测成人自闭症特征的工具。该方法是基于公共数据库中有/没有asd的610个个体样本,通过WEKA软件,使用SVM和MLP, k-fold交叉验证,z-score和SMOTE技术实现的。结果表明,SVM的平均准确率为99.48%,MLP的平均准确率为95.42%。
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