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A DECISION SUPPORT SYSTEM: FOOD SECURITY AND NEURAL NETWORK MODEL

SISTEMA DE APOIO A DECISÃO: A SEGURANÇA ALIMENTAR E O MODELO EM REDE NEURAL

dc.creatorSilva, Cleyton Cézar Souto
dc.creatorVianna, Rodrigo Pinheiro de Toledo
dc.creatorMoraes, Ronei Marcos de
dc.date2012-02-23
dc.date.accessioned2022-10-18T19:56:20Z
dc.date.available2022-10-18T19:56:20Z
dc.identifierhttps://periodicos.ufpb.br/ojs2/index.php/rbcs/article/view/10652
dc.identifier.urihttp://www.labtecgc.udesc.br/tabd1/handle/123456789/1290
dc.descriptionObjective: This article aims to create a model to support decision making based on neural network for food nutrition security in São José dos Ramos, in the interior of Paraíba. Methods: This technique was used to create a model, through implicit patterns in layers of 10 variables on the quantity and variety of foods from 181 families in the municipality under study, using as classifier the Multilayer Perceptron Weka software. Results: Once the model was developed, there was an excellent standard classification in the distinction between food security and food insecurity, although confusion in the classification among food insecurity levels was verified. The choice for relevant variables in the implementation of neural networks must be performed carefully, since the inclusion of variables non relevant to the problem under study may affect the neural network performance, as well as the classification error. Conclusion: The model proposed here may be conducted as a support tool for the diagnosis of food insecurity, providing useful answers to the management of programs to combat hunger. DESCRIPTORS: Food security. Artificial Intelligence. Medical Informatics.en-US
dc.descriptionObjetivo: Este artigo tem como objetivo criar um modelo de apoio à tomada de decisão baseado em rede neural para segurança alimentar nutricional do município de São José dos Ramos, no interior da Paraíba. Material e Métodos: Esta técnica foi usada a fim de criar um modelo, através dos padrões implícitos nas camadas de 10 variáveis sobre quantidade e variedade de alimentos de 181 famílias do município em estudo, utilizando-se como classificador o Perceptron Multicamadas do software Weka. Resultados: Uma vez criado o modelo, observou-se um padrão de classificação excelente na distinção entre segurança alimentar e insegurança alimentar, embora tenha apresentado confusão na classificação entre os níveis de insegurança alimentar. A escolha das variáveis relevantes na implementação das redes neurais deve ser realizada cuidadosamente, visto que a inclusão de variáveis não relevantes ao problema em estudo poderá prejudicar o desempenho da rede neural, assim como o erro de classificação. Conclusão: O modelo, aqui proposto, pode ser conduzido como ferramenta de apoio para o diagnóstico da insegurança alimentar, visando respostas úteis ao gerenciamento dos programas de combate à fome. DESCRITORES: Segurança Alimentar e Nutricional. Inteligência Artificial. Informática Médica.pt-BR
dc.formatapplication/pdf
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dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt-BR
dc.relationhttps://periodicos.ufpb.br/ojs2/index.php/rbcs/article/view/10652/7091
dc.relationhttps://periodicos.ufpb.br/ojs2/index.php/rbcs/article/view/10652/24181
dc.relationhttps://periodicos.ufpb.br/ojs2/index.php/rbcs/article/view/10652/24182
dc.sourceRevista Brasileira de Ciências da Saúde; v. 16 n. 1 (2012); 79-84pt-BR
dc.source2317-6032
dc.source1415-2177
dc.titleA DECISION SUPPORT SYSTEM: FOOD SECURITY AND NEURAL NETWORK MODELen-US
dc.titleSISTEMA DE APOIO A DECISÃO: A SEGURANÇA ALIMENTAR E O MODELO EM REDE NEURALpt-BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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