Abordagens da teoria da informação para análise de causalidade e conectividade em processos contínuos.
| Ano de defesa: | 2018 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA UFCG |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26431 |
Resumo: | A teoria da informação consolida abordagens matemáticas para medir a influência causal entre séries temporais multivariadas. Embora as formulações matemáticas das medidas de informação sejam objetivas, na prática, sua estimação pode ser um processo complexo, uma vez que os estimadores assumem a falta de conhecimento das propriedades estatísticas dos processos estocásticos analisados. Atualmente, algumas das áreas com aplicação de medidas de informação são: economia, neurociência, diagnóstico biomédico, detecção de conectividade em plantas de processo industrial, e assim por diante. Nesta disserta- ção, um método é proposto para caracterização de suporte efetivo para a aplicabilidade do método de aprendizado supervisionado, Máquina de Vetor de Suporte (SVM, do inglês: Support Vector Machine), para estimação de entropia de variáveis aleatórias contínuas. Esse método fornece resultados assintoticamente bons quando comparados com valores analíticos e valores estimados a partir de técnicas de histograma, suavização de kernel e distâncias de vizinhos. Além disso, discute-se o uso da entropia de transferência, estimada a partir do estimador baseado em distâncias entre vizinhos, como um auxílio no diagnóstico biomédico em casos de lesões cerebrais e na detecção da conectividade entre equipamentos industriais em um sistema com quatro tanques conectados. |
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Abordagens da teoria da informação para análise de causalidade e conectividade em processos contínuos.Information Theory Approaches to Analysis of Causality and Connectivity in Continuous Processes.Máquina de Vetor de Suporte (SVM)Entropia DiferencialEntropia de transferênciaLesão cerebralProcessos contínuosProcessos industriaisSupport Vector Machine (SVM)Differential entropyTransfer entropyBrain injuryContinuous ProcessesIndustrial processesEngenharia ElétricaA teoria da informação consolida abordagens matemáticas para medir a influência causal entre séries temporais multivariadas. Embora as formulações matemáticas das medidas de informação sejam objetivas, na prática, sua estimação pode ser um processo complexo, uma vez que os estimadores assumem a falta de conhecimento das propriedades estatísticas dos processos estocásticos analisados. Atualmente, algumas das áreas com aplicação de medidas de informação são: economia, neurociência, diagnóstico biomédico, detecção de conectividade em plantas de processo industrial, e assim por diante. Nesta disserta- ção, um método é proposto para caracterização de suporte efetivo para a aplicabilidade do método de aprendizado supervisionado, Máquina de Vetor de Suporte (SVM, do inglês: Support Vector Machine), para estimação de entropia de variáveis aleatórias contínuas. Esse método fornece resultados assintoticamente bons quando comparados com valores analíticos e valores estimados a partir de técnicas de histograma, suavização de kernel e distâncias de vizinhos. Além disso, discute-se o uso da entropia de transferência, estimada a partir do estimador baseado em distâncias entre vizinhos, como um auxílio no diagnóstico biomédico em casos de lesões cerebrais e na detecção da conectividade entre equipamentos industriais em um sistema com quatro tanques conectados.Information theory consolidates a mathematical approach to measure the causal influ- ence among multivariate time series. Although the concepts in information theory are relatively simple and mathematical formulations are objective, in practice, their estima- tion can be a complex process, since the estimators have few or none knowledge about the statistical properties of the stochastic processes. Currently, some of the areas with application of information measures are: economics, neuroscience, biomedical diagnosis, connectivity detection in industrial process. In this dissertation, a method is proposed for characterization of effective support for the applicability of the supervised learning method, Support Vector Machine (SVM), in estimation of entropy of continuous random variables. This method provides asymptotically good results when compared to analytical values and values estimated from histogram techniques, kernel smoothing and distances of nearest neighbors. In addition, we discuss the use of transfer entropy, estimated from the estimator based on distances between nearest neighbors, as an assist in the biomedical diagnosis in cases of brain lesions and in the detection of connectivity in a system with four tanks.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGASSIS, Francisco Marcos de.ASSIS, F. M.F. M. de Assis.Marcos de Assis.http://lattes.cnpq.br/2368523362272656VELOSO, Luciana Ribeiro.VELOSO, L. R.VELOSO, LUCIANA RIBEIRO.VELOSO, LUCIANA.http://lattes.cnpq.br/2498050002491677ALBERT, Bruno Barbosa.ALBERT, B. B.ALBERT, BRUNO BARBOSA.BRUNO BARBOSA ALBERT.http://lattes.cnpq.br/4530607277273584SOUZA, Benemar Alencar de.SOUZA, B. A.DE SOUZA, BENEMAR ALENCAR.ALENCAR DE SOUZA, BENEMAR.http://lattes.cnpq.br/4987294390789975GURJÃO, Edmar Candeia.GURJÃO, E. C.Gurjao, Edmar C.GURJÃO, EDMAR CANDEIA.http://lattes.cnpq.br/9200464668550566ARRUDA, Milena Marinho.2018-07-312022-07-26T13:10:37Z2022-07-262022-07-26T13:10:37Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26431ARRUDA, Milena Marinho. Abordagens da teoria da informação para análise de causalidade e conectividade em processos contínuos. 2018. 69 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2018.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UCBinstname:Universidade Católica de Brasília (UCB)instacron:UCB2022-08-29T16:14:03Zoai:localhost:riufcg/26431Repositório InstitucionalPRIhttps://repositorio.ucb.br/oai/requestsara.ribeiro@ucb.bropendoar:2022-08-29T16:14:03Repositório Institucional da UCB - Universidade Católica de Brasília (UCB)false |
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