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dc.contributor.advisorAnzanello, Michel Josépt_BR
dc.contributor.authorSoares, Felipept_BR
dc.date.accessioned2017-06-24T02:32:32Zpt_BR
dc.date.issued2017pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/163421pt_BR
dc.description.abstractA utilização de técnicas analíticas para classificação de produtos ou predição de propriedades químicas tem se mostrado de especial interesse tanto na indústria quanto na academia. Através da análise da concentração elementar, ou de técnicas de espectroscopia, é possível obter-se um grande número de informações sobre as amostras em análise. Contudo, o elevado número de variáveis disponíveis (comprimentos de onda, ou elementos químicos, por exemplo) pode prejudicar a acurácia dos modelos gerados, necessitando da utilização de técnicas para seleção das variáveis mais relevantes com vistas a tornar os modelos mais robustos. Esta dissertação propõe métodos para seleção de variáveis em química analítica com propósito de classificação de produtos e predição via regressão de propriedades químicas. Para tal, inicialmente propõe-se um método de seleção de intervalos não equidistantes de comprimentos de onda em espectroscopia para classificação de combustíveis, o qual baseia-se na distância entre espectros médios de duas classes distintas; os intervalos são então utilizados em técnicas de classificação.Ao ser aplicado em dois bancos de dados de espectroscopia, o método foi capaz de reduzir o número de variáveis utilizadas para somente 23,19% e 4,95% das variáveis originais, diminuindo o erro de 13,90% para 11,63% e de 4,71% para 1,21%. Em seguida é apresentado um método para seleção dos elementos mais relevantes para classificação de vinhos provenientes de quatro países da América do Sul, baseado nos parâmetros da análise discriminante linear. O método possibilitou atingir acurácia média de 99,9% retendo em média 6,82 elementos químicos, sendo que a melhor acurácia média atingida utilizando todos os 45 elementos disponíveis foi de 91,2%. Por fim, utiliza-se o algoritmo support vector regression – recursive feature elimination (SVR-RFE) para seleção dos comprimentos de onda mais importantes na regressão por vetores de suporte. Ao serem aplicado em 12 bancos de dados juntamente com outros métodos de seleção e regressão, o SVR e o SVR-RFE obtiveram os melhores resultados em 8 deles, sendo que o SVR-RFE foi significativamente superior dentre os algoritmos de seleção. A aplicação dos métodos deseleção de variáveis propostos na presente dissertação possibilitou a realização de classificações e regressões mais robustas, bem como a redução do número de variáveis retidas nos modelos.pt_BR
dc.description.abstractThe use of analytical techniques in product classification or chemical properties estimation has been of great interest in both industry and academy. The employment of spectroscopy techniques, or through elemental analysis, provides a great amount of information about the samples being analyzed. However, the large number of features (e.g.: wavelengths or chemical elements) included in the models may jeopardize the accuracy, urging the employment of feature selection techniques to identify the most relevant features, producing more robust models. This dissertation presents feature selection methods focused on analytical chemistry, aiming at product classification and chemical property estimation (regression). For that matter, the first proposed method aims at identifying the most relevant wavelength intervals for fuel classification based on the distance between the average spectra of the two classes being analyzed. The identified intervals are then used as input for classifiers. When applied to two spectroscopy datasets, the proposed framework reduced the number of features to just 23.19% and 4.95% of the original ones, also reducing the misclassification error to 4.71% and 1.21%. Next, a method for identifying the most important elements for wine classification is presented, which is based on the parameters from linear discriminant analysis and aims at classifying wine samples produced in four south American countries. The method achieved average accuracy of 99.9% retaining average 8.82 chemical elements; the best accuracy using all 45 available chemical elements was 91.2%. Finally, the use of the support vector regression – recursive feature elimination (SVR-RFE) algorithm is proposed to identify the most relevant wavelengths for support vector regression. The proposed framework was applied to 12 datasets with other feature selection approaches and regression algorithms. SVR and SVR-RFE achieved the best results in 8 out of 12 datasets; SVR-RFE when compared to other feature selection algorithms proved have significantly better performance. The employment of the proposed feature selection methodsin this dissertation yield more robust classifiers and regression models, also reducing the number of features needed to produce accurate results.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectVinho : Classificaçãopt_BR
dc.subjectFeature selectionen
dc.subjectQuímica analíticapt_BR
dc.subjectClassificationen
dc.subjectRegressionen
dc.subjectEspectroscopiapt_BR
dc.subjectCombustíveis : Classificaçãopt_BR
dc.subjectAnalytical chemistryen
dc.subjectSpectroscopyen
dc.subjectElemental analysisen
dc.titleAbordagens de seleção de variáveis para classificação e regressão em química analíticapt_BR
dc.title.alternativeFeature selection approaches for classification and regression in analytical chemistry en
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001022289pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2017pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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