PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM QUÍMICA (PPGQ)

CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA NATUREZA (CCEN)

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Banca de DEFESA: ALINE SANTOS DE PONTES

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALINE SANTOS DE PONTES
DATA: 14/12/2020
HORA: 14:00
LOCAL: Link: meet.google.com/moe-hshb-ofn
TÍTULO: UMA ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO DE VARIÁVEIS BASEADA NA OTIMIZAÇÃO POR COLÔNIA DE FORMIGAS EM ANÁLISE DISCRIMINANTE LINEAR
PALAVRAS-CHAVES: Seleção de variáveis, colônia de formigas, analise discriminante linear.
PÁGINAS: 120
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Química
SUBÁREA: Química Analítica
RESUMO: Neste trabalho é apresentado o uso de uma nova estratégia de otimização bioinspirada em Colônia de Formigas para seleção de variáveis em problemas de classificação via Analise Discriminante Linear (LDA). O algoritmo proposto, denominado ACO-LDA, foi implementado em ambiente MatLab (como também todos os demais cálculos quimiométricos) e avaliado em dois bancos de dados já estudados e um banco de dados desenvolvido. No primeiro estudo, a espectrometria UV-VIS é adotada para classificar quatro tipos de óleos vegetais comestíveis (milho, soja, canola e girassol). No segundo caso, a espectrometria NIR é usada para discriminar amostras de chás com respeito as suas variedades (preto e verde) e origens geográficas (argentino, brasileiro e srilanquense). No terceiro caso, é empregado dados de espectrometria NIR em sementes de feijões segundo o tipo de cultivar: (perola, pontal e transgênico). Os resultados obtidos foram comparados a outros métodos de seleção de variáveis bem estabelecidos na literatura como Algoritmo genético (GA), o Algoritmo das Projeções Sucessivas (SPA), ambos associados às modelagens LDA e pelos quadrados mínimos principal-PLS-DA. Nas três aplicações, os modelos ACO-LDA mostraram-se eficazes na classificação correta de todas as amostras, apresentando desempenho similar aos bem estabelecidos mínimos quadrados - análise discriminante (PLS-DA) e algoritmo genético - análise discriminante linear (GA-LDA). Além disso, o algoritmo ACO-LDA selecionou um pequeno subconjunto de variáveis informativas, gerando modelos com maior poder discriminante e mais parcimonioso quando comparado ao GA-LDA e o SPA-LDA.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1228750 - EDVAN CIRINO DA SILVA
Externo à Instituição - KASSIO MICHEL GOMES DE LIMA
Interno - 1491615 - LILIANA DE FATIMA BEZERRA LIRA DE PONTES
Interno - 1757039 - MARCIO JOSE COELHO DE PONTES
Externo à Instituição - PATRICIA KAORI SOARES