A crescente demanda de diminuição das emissões e redução do consumo dos motores de combustão interna exige a melhoria dos métodos para diagnose, em tempo real, e para melhor controle do processo de combustão. Portanto, é desejável determinar a relação ar-combustível sobre uma extensa faixa de condições de operação para obter um melhor controle do motor. Este trabalho apresenta a aplicação do Método dos Momentos para obtenção de um modelo de estimação da relação ar-combustível, através do sinal de pressão no cilindro, em um motor ciclo Otto a etanol. O modelo obtido permitirá o desenvolvimento de novos sistemas de controle utilizando como estratégia a pressão no cilindro. / The increasing demands for low emission and low fuel consumption in internal combustion engines require improved methods for diagnosis, in real-time and best possible control of the combustion process. Therefore, determining air-fuel ratio over a wide range of engine operating conditions is desirable for better engine control. This work presents the Moment Method application for obtaining air-fuel ratio estimation model, by cylinder pressure sign, in Otto cycle engine powered by ethanol. The obtained model will allow the development of new control systems, for engine powered alcohol, using as strategy the cylinder pressure.

The estimation of the ratio of two probability densities is an important statistical tool in supervised machine learning. In this work, we introduce new methods of density ratio estimation based on the solution of a multidimensional integral equation involving cumulative distribution functions. The resulting methods use the novel V -matrix, a concept that does not appear in previous density ratio estimation methods. Experiments demonstrate the good potential of this new approach against previous methods. Mutual Information - MI - estimation is a key component in feature selection and essentially depends on density ratio estimation. Using one of the methods of density ratio estimation proposed in this work, we derive a new estimator - VMI - and compare it experimentally to previously proposed MI estimators. Experiments conducted solely on mutual information estimation show that VMI compares favorably to previous estimators. Experiments applying MI estimation to feature selection in classification tasks evidence that better MI estimation leads to better feature selection performance. Parameter selection greatly impacts the classification accuracy of the kernel-based Support Vector Machines - SVM. However, this step is often overlooked in experimental comparisons, for it is time consuming and requires familiarity with the inner workings of SVM. In this work, we propose procedures for SVM parameter selection which are economic in their running time. In addition, we propose the use of a non-linear kernel function - the min kernel - that can be applied to both low- and high-dimensional cases without adding another parameter to the selection process. The combination of the proposed parameter selection procedures and the min kernel yields a convenient way of economically extracting good classification performance from SVM. The Regularized Least Squares - RLS - regression method is another kernel method that depends on proper selection of its parameters. When training data is scarce, traditional parameter selection often leads to poor regression estimation. In order to mitigate this issue, we explore a kernel that is less susceptible to overfitting - the additive INK-splines kernel. Then, we consider alternative parameter selection methods to cross-validation that have been shown to perform well for other regression methods. Experiments conducted on real-world datasets show that the additive INK-splines kernel outperforms both the RBF and the previously proposed multiplicative INK-splines kernel. They also show that the alternative parameter selection procedures fail to consistently improve performance. Still, we find that the Finite Prediction Error method with the additive INK-splines kernel performs comparably to cross-validation. / A estimação da razão entre duas densidades de probabilidade é uma importante ferramenta no aprendizado de máquina supervisionado. Neste trabalho, novos métodos de estimação da razão de densidades são propostos baseados na solução de uma equação integral multidimensional. Os métodos resultantes usam o conceito de matriz-V , o qual não aparece em métodos anteriores de estimação da razão de densidades. Experimentos demonstram o bom potencial da nova abordagem com relação a métodos anteriores. A estimação da Informação Mútua - IM - é um componente importante em seleção de atributos e depende essencialmente da estimação da razão de densidades. Usando o método de estimação da razão de densidades proposto neste trabalho, um novo estimador - VMI - é proposto e comparado experimentalmente a estimadores de IM anteriores. Experimentos conduzidos na estimação de IM mostram que VMI atinge melhor desempenho na estimação do que métodos anteriores. Experimentos que aplicam estimação de IM em seleção de atributos para classificação evidenciam que uma melhor estimação de IM leva as melhorias na seleção de atributos. A tarefa de seleção de parâmetros impacta fortemente o classificador baseado em kernel Support Vector Machines - SVM. Contudo, esse passo é frequentemente deixado de lado em avaliações experimentais, pois costuma consumir tempo computacional e requerer familiaridade com as engrenagens de SVM. Neste trabalho, procedimentos de seleção de parâmetros para SVM são propostos de tal forma a serem econômicos em gasto de tempo computacional. Além disso, o uso de um kernel não linear - o chamado kernel min - é proposto de tal forma que possa ser aplicado a casos de baixa e alta dimensionalidade e sem adicionar um outro parâmetro a ser selecionado. A combinação dos procedimentos de seleção de parâmetros propostos com o kernel min produz uma maneira conveniente de se extrair economicamente um classificador SVM com boa performance. O método de regressão Regularized Least Squares - RLS - é um outro método baseado em kernel que depende de uma seleção de parâmetros adequada. Quando dados de treinamento são escassos, uma seleção de parâmetros tradicional em RLS frequentemente leva a uma estimação ruim da função de regressão. Para aliviar esse problema, é explorado neste trabalho um kernel menos suscetível a superajuste - o kernel INK-splines aditivo. Após, são explorados métodos de seleção de parâmetros alternativos à validação cruzada e que obtiveram bom desempenho em outros métodos de regressão. Experimentos conduzidos em conjuntos de dados reais mostram que o kernel INK-splines aditivo tem desempenho superior ao kernel RBF e ao kernel INK-splines multiplicativo previamente proposto. Os experimentos também mostram que os procedimentos alternativos de seleção de parâmetros considerados não melhoram consistentemente o desempenho. Ainda assim, o método Finite Prediction Error com o kernel INK-splines aditivo possui desempenho comparável à validação cruzada.

Non-response is an error common to most surveys. In this dissertation, the error of non-response is described in terms of its sources and its contribution to the Mean Square Error of survey estimates. Various response and completion rates are defined. Techniques are examined that can be used to identify the extent of nonresponse bias in surveys. Methods to identify auxiliary variables for use in nonresponse adjustment procedures are described. Strategies for dealing with nonresponse are classified into two types, namely preventive strategies and post hoc adjustments of data. Preventive strategies discussed include the use of call-backs and follow-ups and the selection of a probability sub-sample of non-respondents for intensive follow-ups. Post hoc adjustments discussed include population and sample weighting adjustments and raking ratio estimation to compensate for unit non-response as well as various imputation methods to compensate for item non-response. / Mathematical Sciences / M. Com. (Statistics)

Non-response is an error common to most surveys. In this dissertation, the error of non-response is described in terms of its sources and its contribution to the Mean Square Error of survey estimates. Various response and completion rates are defined. Techniques are examined that can be used to identify the extent of nonresponse bias in surveys. Methods to identify auxiliary variables for use in nonresponse adjustment procedures are described. Strategies for dealing with nonresponse are classified into two types, namely preventive strategies and post hoc adjustments of data. Preventive strategies discussed include the use of call-backs and follow-ups and the selection of a probability sub-sample of non-respondents for intensive follow-ups. Post hoc adjustments discussed include population and sample weighting adjustments and raking ratio estimation to compensate for unit non-response as well as various imputation methods to compensate for item non-response. / Mathematical Sciences / M. Com. (Statistics)