Bancos de dados oriundos de processos industriais são caracterizados por elevado número de variáveis correlacionadas, dados ruidosos e maior número de variáveis do que observações, tornando a seleção de variáveis um importante problema a ser analisado no monitoramento de tais processos. A presente dissertação propõe sistemáticas para seleção de variáveis com vistas à classificação de bateladas produtivas. Para tanto, sugerem-se novos métodos que utilizam Índices de Importância de Variáveis para eliminação sistemática de variáveis combinadas a ferramentas de classificação; objetiva-se selecionar as variáveis de processo com maior habilidade discriminante para categorizar as bateladas em classes. Os métodos possuem uma sistematização básica que consiste em: i) separar os dados históricos em porções de treino e teste; ii) na porção de treino, gerar um Índice de Importância de Variáveis (IIV) que ordenará as variáveis de acordo com sua capacidade discriminante; iii) a cada iteração, classificam-se as amostras da porção de treino e removem-se sistematicamente as variáveis; iv) avaliam-se então os subconjuntos através da distância Euclidiana dos resultados dos subconjuntos a um ponto hipotético ótimo, definindo assim o subconjunto de variáveis a serem selecionadas. Para o cumprimento das etapas acima, são testadas diferentes ferramentas de classificação e IIV. A aplicação dos métodos em bancos reais e simulados verifica a robustez das proposições em dados com distintos níveis de correlação e ruído. / Databases derived from industrial processes are characterized by a large number of correlated, noisy variables and more variables than observations, making of variable selection an important issue regarding process monitoring. This thesis proposes methods for variable selection aimed at classifying production batches. For that matter, we propose new methods that use Variable Importance Indices for variable elimination combined with classification tools; the objective is to select the process variables with the highest discriminating ability to categorize batch classes. The methods rely on a basic framework: i) split historical data into training and testing sets; ii) in the training set, generate a Variable Importance Index (VII) that will rank the variables according to their discriminating ability; iii) at each iteration, classify samples from the training set and remove the variable with the smallest VII; iv) candidate subsets are then evaluated through the Euclidean distance to a hypothetical optimum, selecting the recommended subset of variables. The aforementioned steps are tested using different classification tools and VII’s. The application of the proposed methods to real and simulated data corroborates the robustness of the propositions on data with different levels of correlation and noise.

Bancos de dados oriundos de processos industriais são caracterizados por elevado número de variáveis correlacionadas, dados ruidosos e maior número de variáveis do que observações, tornando a seleção de variáveis um importante problema a ser analisado no monitoramento de tais processos. A presente dissertação propõe sistemáticas para seleção de variáveis com vistas à classificação de bateladas produtivas. Para tanto, sugerem-se novos métodos que utilizam Índices de Importância de Variáveis para eliminação sistemática de variáveis combinadas a ferramentas de classificação; objetiva-se selecionar as variáveis de processo com maior habilidade discriminante para categorizar as bateladas em classes. Os métodos possuem uma sistematização básica que consiste em: i) separar os dados históricos em porções de treino e teste; ii) na porção de treino, gerar um Índice de Importância de Variáveis (IIV) que ordenará as variáveis de acordo com sua capacidade discriminante; iii) a cada iteração, classificam-se as amostras da porção de treino e removem-se sistematicamente as variáveis; iv) avaliam-se então os subconjuntos através da distância Euclidiana dos resultados dos subconjuntos a um ponto hipotético ótimo, definindo assim o subconjunto de variáveis a serem selecionadas. Para o cumprimento das etapas acima, são testadas diferentes ferramentas de classificação e IIV. A aplicação dos métodos em bancos reais e simulados verifica a robustez das proposições em dados com distintos níveis de correlação e ruído. / Databases derived from industrial processes are characterized by a large number of correlated, noisy variables and more variables than observations, making of variable selection an important issue regarding process monitoring. This thesis proposes methods for variable selection aimed at classifying production batches. For that matter, we propose new methods that use Variable Importance Indices for variable elimination combined with classification tools; the objective is to select the process variables with the highest discriminating ability to categorize batch classes. The methods rely on a basic framework: i) split historical data into training and testing sets; ii) in the training set, generate a Variable Importance Index (VII) that will rank the variables according to their discriminating ability; iii) at each iteration, classify samples from the training set and remove the variable with the smallest VII; iv) candidate subsets are then evaluated through the Euclidean distance to a hypothetical optimum, selecting the recommended subset of variables. The aforementioned steps are tested using different classification tools and VII’s. The application of the proposed methods to real and simulated data corroborates the robustness of the propositions on data with different levels of correlation and noise.

Bancos de dados oriundos de processos industriais são caracterizados por elevado número de variáveis correlacionadas, dados ruidosos e maior número de variáveis do que observações, tornando a seleção de variáveis um importante problema a ser analisado no monitoramento de tais processos. A presente dissertação propõe sistemáticas para seleção de variáveis com vistas à classificação de bateladas produtivas. Para tanto, sugerem-se novos métodos que utilizam Índices de Importância de Variáveis para eliminação sistemática de variáveis combinadas a ferramentas de classificação; objetiva-se selecionar as variáveis de processo com maior habilidade discriminante para categorizar as bateladas em classes. Os métodos possuem uma sistematização básica que consiste em: i) separar os dados históricos em porções de treino e teste; ii) na porção de treino, gerar um Índice de Importância de Variáveis (IIV) que ordenará as variáveis de acordo com sua capacidade discriminante; iii) a cada iteração, classificam-se as amostras da porção de treino e removem-se sistematicamente as variáveis; iv) avaliam-se então os subconjuntos através da distância Euclidiana dos resultados dos subconjuntos a um ponto hipotético ótimo, definindo assim o subconjunto de variáveis a serem selecionadas. Para o cumprimento das etapas acima, são testadas diferentes ferramentas de classificação e IIV. A aplicação dos métodos em bancos reais e simulados verifica a robustez das proposições em dados com distintos níveis de correlação e ruído. / Databases derived from industrial processes are characterized by a large number of correlated, noisy variables and more variables than observations, making of variable selection an important issue regarding process monitoring. This thesis proposes methods for variable selection aimed at classifying production batches. For that matter, we propose new methods that use Variable Importance Indices for variable elimination combined with classification tools; the objective is to select the process variables with the highest discriminating ability to categorize batch classes. The methods rely on a basic framework: i) split historical data into training and testing sets; ii) in the training set, generate a Variable Importance Index (VII) that will rank the variables according to their discriminating ability; iii) at each iteration, classify samples from the training set and remove the variable with the smallest VII; iv) candidate subsets are then evaluated through the Euclidean distance to a hypothetical optimum, selecting the recommended subset of variables. The aforementioned steps are tested using different classification tools and VII’s. The application of the proposed methods to real and simulated data corroborates the robustness of the propositions on data with different levels of correlation and noise.