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Desenvolvimento de t?cnicas de classifica??o supervisionada para dados qu?micos multivariados / Development of supervised classification techniques for multivariate chemical dataMorais, Camilo de Lelis Medeiros de 29 September 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-09-29 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Esta disserta??o consiste de um aporte te?rico sobre a constru??o de t?cnicas de classifica??o
supervisionada para aplica??es em dados qu?micos multivariados. Para isso, t?cnicas
quimiom?tricas baseadas em an?lise discriminante quadr?tica (QDA) e m?quinas de vetores
suporte (SVM) foram constru?das em conjunto com an?lise de componentes principais (PCA),
algoritmo de proje??es sucessivas (SPA) e algoritmo gen?tico (GA) para classifica??o
supervisionada utilizando redu??o de dados e sele??o de vari?veis. Essas t?cnicas foram
empregadas na an?lise de dados de primeira ordem, constitu?dos de espectros na regi?o do
infravermelho m?dio com transformada de Fourier e reflect?ncia total atenuada (ATR-FTIR);
espectros de massas obtidos por cromatografia l?quida com um detector por tempo de v?o
(LC/TOF); e espectros de massas obtidos por desor??o/ioniza??o por laser de superf?cie
acoplado a um detector por tempo de v?o (SELDI-TOF). Os dados de ATR-FTIR foram
utilizados para diferenciar duas classes de fungos do g?nero Cryptococcus, enquanto que os
dados de espectrometria de massas foram utilizados para identificar c?ncer de ov?rio e de
pr?stata em soro sangu?neo. Al?m disso, novas t?cnicas de an?lise discriminante
bidimensionais utilizando an?lise de componentes principais com an?lise discriminante linear
(2D-PCA-LDA), an?lise discriminante quadr?tica (2D-PCA-QDA) e m?quinas de vetores
suporte (2D-PCA-SVM) foram desenvolvidas para aplica??es em dados qu?micos de segunda
ordem compostos por matrizes de excita??o-emiss?o (EEM) por fluoresc?ncia molecular em
amostras simuladas e reais. Os resultados obtidos mostraram que as t?cnicas desenvolvidas
tiveram alto desempenho classificat?rio tanto para os dados de primeira quanto de segunda
ordem, com taxas de acerto, sensibilidade e especificidade atingindo valores entre 90 a 100%.
Al?m disso, as t?cnicas bidimensionais desenvolvidas tiveram, no geral, desempenho superior
do que os m?todos tradicionais de classifica??o multivariada utilizando dados desdobrados, o
que mostra seu potencial para outras futuras aplica??es anal?ticas. / This dissertation is composed by a theoretical contribution about the development of supervised
classification techniques for application using multivariate chemical data. For this,
chemometric techniques based on quadratic discriminant analysis (QDA) and support vector
machines (SVM) were built combined with principal component analysis (PCA), successive
projections algorithm (SPA) and genetic algorithm (GA) for supervised classification using
data reduction and feature selection. These techniques were employed in analyzing first-order
data, composed by attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectroscopy (ATRFTIR)
and mass spectra obtained from liquid chromatography time of flight (LC/TOF) and
surface-enhanced laser desorption/ionization time of flight (SELDI/TOF). ATR-FTIR data
were used to differentiate two classes of fungus of Cryptococcus gene, whereas the mass spectra
data was used to identify ovarian and prostate cancer in blood serum. In addition, new twodimensional
discriminant analysis techniques based on principal component analysis linear
discriminant analysis (2D-PCA-LDA), quadratic discriminant analysis (2D-PCA-QDA) and
support vectors machine (2D-PCA-SVM) were developed for applications in second-order
chemical data composed by excitation-emission matrices (EEM) molecular fluorescence of
simulated and real samples. The results show that the developed techniques had better
classification performance for both first and second-order data, with classification rates,
sensitivity and specificity reaching values between 90 to 100%. Also, the developed twodimensional
techniques had overall performance superior than traditional multivariate
classification methods using unfolded data, showing its potential to other future analytical
applications.
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Diagn?stico da degrada??o ambiental no munic?pio de Areia Branca-RN por geotecnologias / Diagnosis of environmental degradation in the city of Areia Branca-RN by geotechnologySilva, Gabriella Cynara Minora da 25 February 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013-02-25 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The municipality of Areia Branca is within the mesoregion of West Potiguar and within the
microregion of Mossor?, covering an area of 357,58 km2. Covering an area of weakness in
terms of environmental, housing, together with the municipality of Grossos-RN, the estuary
of River Apodi-Mossor?. The municipality of Areia Branca has historically suffered from a
lack of planning regarding the use and occupation of land as some economic activities,
attracted by the extremely favorable natural conditions, have exploited their natural resources
improperly. The aim of this study is to quantify and analyze the environmental degradation in
the municipality. Thus initially was performed a characterization of land use using remote
sensing, geoprocessing and geographic information system GIS in order to generate data
and information on the municipal scale, which may serve as input to the environmental
planning and land use planning in the region. From this perspective, were used a Landsat 5
image TM sensor for the year 2010. In the processing of this image was used SPRING 5.2
and applied a supervised classification using the classifier regions, which was employed
Bhattacharya Distance method with a threshold at 30%. Thus was obtained the land use map
that was analyzed the spatial distribution of different types of the use that is occurring in the
city, identifying areas that are being used incorrectly and the main types of environmental
degradation. And further, were applied the methodology proposed by Beltrame (1994),
Physical Diagnosis Conservationist under some adaptations for quantifying the level of
degradation or conservation study area. As results, the indexes were obtained for the
parameters in the proposed methodology, allowing quantitatively analyze the degradation
potential of each sector. From this perspective, considering a scale of 0 to 100, sector A and
sector B had value 31.20 units of risk of physical deterioration. And the C sector, has shown
its value - 34.64 units degradation risk and should be considered a priority in relation to the
achievement of conservation actions / O munic?pio de Areia Branca-RN est? inserido na mesorregi?o Oeste Potiguar e na
microrregi?o de Mossor?, abrangendo uma ?rea de 357,58 km2. Compreende uma ?rea de
fragilidade do ponto de vista ambiental, pois abriga, juntamente com o munic?pio de Grossos-
RN, o estu?rio do rio Apodi-Mossor?. O munic?pio de Areia Branca vem sofrendo
historicamente com a falta de planejamento no tocante ao uso e ocupa??o do solo, uma vez
que algumas atividades econ?micas, atra?das pelas condi??es naturais favor?veis, t?m
explorado os recursos naturais de forma inadequada. O objetivo deste estudo ? quantificar e
analisar a degrada??o ambiental no referido munic?pio. Para isso, inicialmente foi realizada
uma caracteriza??o do uso do solo, utilizando sensoriamento remoto, geoprocessamento e um
sistema de informa??es geogr?ficas - SIG, visando gerar dados e informa??es na escala
municipal, que possam servir de subs?dio para o planejamento ambiental e o ordenamento
territorial da regi?o. Nessa perspectiva, utilizou-se uma imagem Landsat 5, sensor TM
referente ao ano de 2010. No processamento desta imagem foi utilizado o SPRING 5.2 e
aplicado uma classifica??o supervisionada atrav?s do classificador por regi?es, onde foi
empregado o m?todo Bhattacharya Distance com um limiar 30%. Com isso foi obtido o mapa
de uso do solo a partir do qual analisou-se a distribui??o espacial dos diferentes tipos de uso
que ocorrem no munic?pio, identificando ?reas que est?o sendo utilizadas de maneira incorreta
e os principais tipos de degrada??o ambiental. Em prosseguimento, aplicou-se a metodologia
proposta por Beltrame (1994), o Diagn?stico F?sico-Conservacionista, sob algumas
adapta??es, para obter a quantifica??o do n?vel de degrada??o ou conserva??o da ?rea de
estudo. Como resultados, foram obtidos os ?ndices para os par?metros propostos na
metodologia, permitindo analisar quantitativamente o potencial de degrada??o de cada setor.
Nessa perspectiva, considerando uma escala de 0 a 100, o setor A e o setor B apresentaram
valor 31,20 unidades de risco de degrada??o f?sica. E o setor C, demonstrou valor 34,64
unidades de risco de degrada??o, devendo ser considerado prioridade no tocante ? realiza??o
de a??es conservacionistas
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