1. TEDE
  2. Campus Goiânia
  3. Programa de Pós-Graduação STRICTO SENSU em Engenharia de Produção e Sistemas
  4. Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas
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dc.creatorRamos, Jorcivan Silva-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3722887713583015por
dc.contributor.advisor1Coelho, Clarimar José-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1350166605717268por
dc.contributor.referee1Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1201079310363734por
dc.contributor.referee2Machado, Ricardo Luiz-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5565450268864826por
dc.date.accessioned2016-08-10T10:40:28Z-
dc.date.available2015-10-23-
dc.date.issued2015-07-07-
dc.identifier.citationRAMOS, Jorcivan Silva. ALGORITMO CO-EVOLUTIVO PARA PARTICIONAMENTO DE DADOS E SELEÇÃO DE VARIÁVEIS EM PROBLEMA DE CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA.. 2015. 50 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Pontifícia Universidade Católica de Goiás, GOIÂNIA, 2015.por
dc.identifier.urihttp://localhost:8080/tede/handle/tede/2469-
dc.description.resumoEsse trabalho apresenta o desenvolvimento de um algoritmo genético co-evolutivo para a seleção de amostras a partir de um conjunto de dados e a seleção de variáveis a partir das amostras selecionadas no contexto da calibração multivariada. Cada amostra é dividida em conjunto de calibração para a confecção do modelo e conjunto de validação do modelo de calibração. O algoritmo seleciona amostras e variáveis com o objetivo de construir modelos de calibração. Os resultados mostram que os conjuntos de dados selecionados pelo algoritmo proposto produzem modelos com melhor capacidade preditiva do que os modelos relatados na literatura.por
dc.description.abstractThis 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.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-08-10T10:40:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jorcivan Silva Ramos.pdf: 779202 bytes, checksum: e48a074121bf6a4260fb48b0324ff286 (MD5) Previous issue date: 2015-07-07eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://localhost:8080/tede/retrieve/8422/Jorcivan%20Silva%20Ramos.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica de Goiáspor
dc.publisher.departmentEngenhariapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsPUC Goiáspor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação STRICTO SENSU em Engenharia de Produção e Sistemaspor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectAlgoritmo genéticopor
dc.subjectco-evoluçãopor
dc.subjectcalibração multivariadapor
dc.subjectseleção de amostraspor
dc.subjectseleção de variáveispor
dc.subjectGenetic Algorithmeng
dc.subjectco-evolutioneng
dc.subjectmultivariate calibrationeng
dc.subjectselection of sampleseng
dc.subjectselection of variableseng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpor
dc.titleALGORITMO CO-EVOLUTIVO PARA PARTICIONAMENTO DE DADOS E SELEÇÃO DE VARIÁVEIS EM PROBLEMA DE CALIBRAÇÃO MULTIVARIADA.por
dc.typeDissertaçãopor
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