Atenção: Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada.
Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Pereira, Valdecy | - |
Autor(es): dc.contributor | Ando, José Kimio | - |
Autor(es): dc.contributor | Roboredo, Marcos Costa | - |
Autor(es): dc.creator | Silva Neto, Benicio Gonçalves da | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:17:51Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:17:51Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-20 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/27373 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/767718 | - |
Descrição: dc.description | A fim de demonstrar a aplicabilidade desse recurso de programação em problemas de classificação, comumente enfrentados por Engenheiros de Produção, este trabalho tem como objetivo modelar e resolver problemas de classificação através da aplicação de técnicas de inteligência artificial chamada de feedforward neural network para diagnosticar de doença cardíaca. O problema consiste em aplicar o algoritmo feedforward usando nós ou neurônios interconectados em níveis ou camadas para criar um sistema adaptativo em que a máquina aprende com os seus erros e continuamente se aperfeiçoa, o que se assemelha ao modelo de tomada de decisão do cérebro humano. | - |
Descrição: dc.description | In order to demonstrate the applicability of this programming in classification problems, commonly this resource of artificial classification by Production Engineers work aims to model and solve feedforward neural network problems applying artificial intelligence techniques to diagnose heart disease. The problem is to apply feedforward enhancement using nodes or neurons interconnected at levels or layers to create an adaptive system in which the machine adapts to errors and continually improves, that matches the take-up model of its humans. | - |
Descrição: dc.description | 46 p. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Decisão | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Rede neural | - |
Palavras-chave: dc.subject | Diagnóstico | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Feedforward | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural network | - |
Palavras-chave: dc.subject | Decision | - |
Título: dc.title | Rede neural para o diagnóstico de doença cardíaca | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: