Algoritmo co-evolutivo para particionamento de dados e seleção de variáveis em problema de calibração multivariada.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Ramos, Jorcivan Silva lattes
Orientador(a): Coelho, Clarimar José lattes
Banca de defesa: Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo lattes, Machado, Ricardo Luiz lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação STRICTO SENSU em Engenharia de Produção e Sistemas
Departamento: Engenharia
País: BR
Palavras-chave em Português:
Algoritmo genético
co-evolução
calibração multivariada
seleção de amostras
seleção de variáveis
Palavras-chave em Inglês:
Genetic Algorithm
co-evolution
multivariate calibration
selection of samples
selection of variables
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Link de acesso: https://tede2.pucgoias.edu.br/handle/tede/2469
Resumo: This paper presents the development of a co-evolutionary genetic algorithm for the selection of samples from a data set and the selection of variables from the samples selected in the context of multivariate calibration . Each sample is divided into the calibration set for the preparation of the model and validating the calibration set of model. The algorithm selects samples variables with the goal of building the calibration models. The results show that the data sets selected by the proposed algorithm models to produce better predictive ability of the models reported in the literature.
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