Seleção de variáveis em dados de espectroscopia no infravermelho para controle de qualidade - Kahmann, Alessandro (2017)
Nos últimos anos, a espectroscopia no infravermelho (IR) ganhou grande aceitação em diversas áreas de pesquisa por ser uma técnica rápida, simples e não destrutiva que permite a quantificação de diversos componentes químicos em amostras. Apesar de a IR resultar em valores de absorbância que auxiliam na caracterização da amostra, tal técnica acaba por gerar bancos de dados compostos por centenas, ou até milhares, de variáveis altamente correlacionadas e ruidosas, comprometendo o resultado de diversas técnicas de análise multivariada. Dentro deste cenário, esta Tese apresenta novas metodologias para seleção de variáveis, também chamada de seleção de comprimentos de onda quando aplicados em dados de IR, com o intuito de auxiliar o reconhecimento de padrões para o controle de qualidade em diversas áreas. Tais metodologias são apresentadas em três artigos onde as proposições visam à solução de problemas específicos: no primeiro artigo, amostras de erva mate são categorizadas de acordo com seu país de origem através de uma nova metodologia para seleção de variáveis. Para tanto, um problema de Programação Quadrática, combinado com a Informação Mútua entre as variáveis, é utilizado para reduzir a redundância entre as variáveis retidas e maximizar sua relação com o local de origem da amostra; por sua vez, o segundo artigo adequa as proposições do primeiro artigo para um problema de predição, onde o objetivo é determinar a concentração de cocaína e adulterantes em amostras de cocaína laboratoriais e apreendidas; por fim, o terceiro artigo utiliza a estatística do teste de Kolmogorov-Smirnov para duas amostras em uma abordagem de seleção de intervalos de comprimentos de onda com o intuito de identificar falsificações em medicamentos para disfunção erétil. A aplicação dos métodos em bancos de dados com distintas características e a validação dos resultados corrobora a adequabilidade das proposições desta tese.