Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2009 |
| Autor(a) principal: |
Rezende Brasil Neto, Carlos |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1788
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Resumo: |
Dengue é uma doença tropical que causa alto impacto na sociedade Brasileira. Este trabalho apresenta um método para estimar o nível de incidência da doença baseado em dados demográficos e socioeconômicos a nível municipal. Uma rede neural Multi-Layer Perceptron (MLP) estimou o risco de alto nível de incidência e as regras induzidas por uma versão adaptada do algoritmo APriori ofereceram potencial explicação para as cidades tendo alto ou baixo nível de incidência. Os dados foram coletados em 2002 e referem-se a cerca de 5500 cidades (todas as cidades brasileiras). Os resultados em um conjunto de teste estatisticamente independente mostraram alto desempenho nas estimativas do risco e boa qualidade das regras induzidas |
