Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-02-17T22:02:01Z No. of bitstreams: 1 JoilsonBatistaDeAlmeidaRego_TESE.pdf: 1273840 bytes, checksum: 2e1a41026f6aec413ecef974064af22d (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-02-18T00:03:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JoilsonBatistaDeAlmeidaRego_TESE.pdf: 1273840 bytes, checksum: 2e1a41026f6aec413ecef974064af22d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-18T00:03:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoilsonBatistaDeAlmeidaRego_TESE.pdf: 1273840 bytes, checksum: 2e1a41026f6aec413ecef974064af22d (MD5) Previous issue date: 2014-08-08 / O presente trabalho usa uma medida de similaridade denominada correntropia no desenvolvimento de um novo m?todo para estimar uma rela??o linear entre as vari?veis e suas amostras. O objetivo ? estender o conceito de correntropia a partir de duas vari?veis para quaisquer dois vetores (mesmo com diferentes dimens?es), utilizando conceitos estat?sticos. Atrav?s das extens?es multidimensionais que ser?o apresentadas, o problema de regress?o ou identifica??o de sistemas pode ser formulado de uma maneira diferente, buscando retas e hiperplanos que possuem a m?xima densidade de probabilidade dos dados desejados. Experimentos mostraram que o novo algoritmo tem uma boa atualiza??o de ponto fixo e robustez a ru?dos impulsivos. / This present work uses a generalized similarity measure called correntropy to develop a new method to estimate a linear relation between variables given their samples. Towards this goal, the concept of correntropy is extended from two variables to any two vectors (even with different dimensions) using a statistical framework. With this multidimensionals extensions of Correntropy the regression problem can be formulated in a different manner by seeking the hyperplane that has maximum probability density with the target data. Experiments show that the new algorithm has a nice fixed point update for the parameters and robust performs in the presence of outlier noise.