Banca de DEFESA: KARLA DANIELLE TAVARES DE MELO SILVA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: KARLA DANIELLE TAVARES DE MELO SILVA
DATA: 25/08/2017
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de Reuniões do DQ/UFPB
TÍTULO: Seleção de variáveis robustas para transferência de modelos de classificação impregando o algoritmo das projeções sucessivas
PALAVRAS-CHAVES: Transferência de classificação multivariada; Modelagem robusta; Algoritmo das projeções sucessivas; Métodos de padronização; Etanol hidratado combustível; Azeite de oliva extra vir
PÁGINAS: 129
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Química
SUBÁREA: Química Analítica
RESUMO: Modelos multivariados tem sido amplamente utilizados em problemas analiticos envolvendo analises quantitativas e qualitativas. Entretanto, ha situacoes em que um modelo nao e aplicavel a espectros de amostras obtidas em novas condicoes experimentais ou em um instrumento nao envolvido na etapa de modelagem. Nesses casos, a solucao e a transferencia de modelos multivariados, normalmente realizada atraves da padronizacao das respostas espectrais ou do aumento da robustez do modelo, que entre outras formas, pode ser alcancada com a selecao de variaveis menos sensiveis a condicoes experimentais ou variacoes instrumentais. Este trabalho propoe dois novos criterios para a selecao de variaveis robustas para transferencia de classificacao empregando o algoritmo das projecoes sucessivas (SPA). Estas variaveis sao utilizadas para construir modelos baseados na analise discriminante linear (LDA) robustos as diferencas entre as respostas dos instrumentos envolvidos. Para isso, as amostras de transferencia sao incluidas no calculo do custo para cada subconjunto de variaveis consideradas. Os metodos propostos sao avaliados para quatro conjuntos de dados que envolvem identificacao de adulteracao de etanol hidratado combustivel (EHC) e azeite de oliva extra virgem (AOEV). Para investigar EHC, foi utilizada espectroscopia na regiao do infravermelho proximo (NIR). No estudo do AOEV, foram utilizadas espectroscopia UV-Vis, espectroscopia de fluorescencia molecular e imagens digitais. Em todos os casos, os melhores resultados de transferencia de classificacao (obtidos para um conjunto de teste medido no instrumento secundario) empregando os dois criterios foram obtidos em comparacao com a padronizacao direta (DS) e a padronizacao direta por partes (PDS). Quando algum dos criterios foi aplicado ao conjunto de teste medido no instrumento secundario, a acuracia do modelo aumento cerca de 50%, 33%, 3% e 2% para os dados NIR, UV-Vis, de emissao de fluorescencia e de imagens digitais, respectivamente. Esses resultados sao compativeis, em algumas vezes superiores, aqueles obtidos pelos metodos de padronizacao, demonstrando que, quando as diferencas entre as respostas instrumentais nao apresentavam magnitude drasticamente elevada (NIR e UV-Vis), um dos criterios propostos pode ser utilizado para construir modelos robustos como alternativa a padronizacao de respostas espectrais para transferencia de classificacao. Para os dados com grande diferenca entre as respostas de cada instrumento (fluorescencia e imagens digitais), os espectros precisaram ser corrigidos por meio de padronizacao DS e PDS para realizar a transferencia de classificacao efetivamente. Nesses casos, tambem foram construidos modelos baseados na analise discriminante por minimos quadrados parciais (PLS-DA), cujos resultados foram comparados aos modelos SPA-LDA na forma usual e, para os dois modelos, a padronizacao permitiu a transferencia de classificacao bem-sucedida.
MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ADRIANO DE ARAUJO GOMES
Interno - 1228750 - EDVAN CIRINO DA SILVA
Interno - 1774131 - KATIA MESSIAS BICHINHO
Presidente - 1757039 - MARCIO JOSE COELHO DE PONTES
Externo à Instituição - MARIA FERNANDA PIMENTEL