PPGQ/CCET PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM QUÍMICA INSTITUTO DE QUÍMICA Telefone/Ramal: (84) 3342-2323/136 https://posgraduacao.ufrn.br/ppgq

Banca de DEFESA: CAMILO DE LELIS MEDEIROS DE MORAIS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : CAMILO DE LELIS MEDEIROS DE MORAIS
DATA : 29/09/2017
HORA: 14:30
LOCAL: Auditório do química 3
TÍTULO:

DESENVOLVIMENTO DE TÉCNICAS DE CLASSIFICAÇÃO SUPERVISIONADA PARA DADOS QUÍMICOS MULTIVARIADOS


PALAVRAS-CHAVES:

Quimiometria; Classificação Supervisionada; Análise Multivariada


PÁGINAS: 143
RESUMO:

Esta dissertação consiste de um aporte teórico sobre a construção de técnicas de classificação supervisionada para aplicações em dados químicos multivariados. Para isso, técnicas quimiométricas baseadas em análise discriminante quadrática (QDA) e máquinas de vetores suporte (SVM) foram construídas em conjunto com análise de componentes principais (PCA), algoritmo de projeções sucessivas (SPA) e algoritmo genético (GA) para classificação supervisionada utilizando redução de dados e seleção de variáveis. Essas técnicas foram empregadas na análise de dados de primeira ordem, constituídos de espectros na região do infravermelho médio com transformada de Fourier e reflectância total atenuada (ATR-FTIR); espectros de massas obtidos por cromatografia líquida com um detector por tempo de vôo (LC/TOF); e espectros de massas obtidos por desorção/ionização por laser de superfície acoplado a um detector por tempo de vôo (SELDI-TOF). Os dados de ATR-FTIR foram utilizados para diferenciar duas classes de fungos do gênero Cryptococcus, enquanto que os dados de espectrometria de massas foram utilizados para identificar câncer de ovário e de próstata em soro sanguíneo. Além disso, novas técnicas de análise discriminante bidimensionais utilizando análise de componentes principais com análise discriminante linear (2D-PCA-LDA), análise discriminante quadrática (2D-PCA-QDA) e máquinas de vetores suporte (2D-PCA-SVM) foram desenvolvidas para aplicações em dados químicos de segunda ordem compostos por matrizes de excitação-emissão (EEM) por fluorescência molecular em amostras simuladas e reais. Os resultados obtidos mostraram que as técnicas desenvolvidas tiveram alto desempenho classificatório tanto para os dados de primeira quanto de segunda ordem, com taxas de acerto, sensibilidade e especificidade atingindo valores entre 90 a 100%. Além disso, as técnicas bidimensionais desenvolvidas tiveram, no geral, desempenho superior do que os métodos tradicionais de classificação multivariada utilizando dados desdobrados, o que mostra seu potencial para outras futuras aplicações analíticas.


MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 1913849 - EDGAR PERIN MORAES
Interno - 1803692 - FABRICIO GAVA MENEZES
Presidente - 1714946 - KASSIO MICHELL GOMES DE LIMA
Externo à Instituição - ROY EDUARD BRUNS - UNICAMP
Notícia cadastrada em: 06/09/2017 08:49
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