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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ENGENHARIA DE RECURSOS PARA LIDAR COM DADOS RUIDOSOS NA IDENTIFICAÇÃO ESPARSA SOB AS PERSPECTIVAS DE CLASSIFICAÇÃO E REGRESSÃO Autor: THAYNA DA SILVA FRANCA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ARTHUR MARTINS BARBOSA BRAGA - ORIENTADOR
HELON VICENTE HULTMANN AYALA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 53741
Catalogação: 15/07/2021 Liberação: 15/07/2021 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53741@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53741@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53741
Resumo:
Título: ENGENHARIA DE RECURSOS PARA LIDAR COM DADOS RUIDOSOS NA IDENTIFICAÇÃO ESPARSA SOB AS PERSPECTIVAS DE CLASSIFICAÇÃO E REGRESSÃO Autor: THAYNA DA SILVA FRANCA
HELON VICENTE HULTMANN AYALA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 53741
Catalogação: 15/07/2021 Liberação: 15/07/2021 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53741@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53741@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53741
Resumo:
Os sistemas dinâmicos desempenham um papel crucial no que diz respeito
à compreensão de fenômenos inerentes a diversos campos da ciência.
Desde a última década, todo aporte tecnológico alcançado ao longo de anos de
investigação deram origem a uma estratégia orientada a dados, permitindo a
inferência de modelos capazes de representar sistemas dinâmicos. Além disso,
independentemente dos tipos de sensores adotados a fim de realizar o procedimento
de aquisição de dados, é natural verificar a existência de uma certa
corrupção ruidosa nos referidos dados. Genericamente, a tarefa de identificação
é diretamente afetada pelo cenário ruidoso previamente descrito, implicando na
falsa descoberta de um modelo generalizável. Em outras palavras, a corrupção
ao ruído pode ser responsável pela geração de uma representação matemática
infiel de um determinado sistema. Nesta tese, no que diz respeito à tarefa
de identificação, é demonstrado como a robustez ao ruído pode ser melhorada
a partir da hibridização de técnicas de aprendizado de máquina, como
aumento de dados, regressão esparsa, seleção de características, extração de
características, critério de informação, pesquisa em grade e validação cruzada.
Especificamente, sob as perspectivas de classificação e regressão, o sucesso da
estratégia proposta é apresentado a partir de exemplos numéricos, como o
crescimento logístico, oscilador Duffing, modelo FitzHugh-Nagumo, atrator de
Lorenz e uma modelagem Suscetível-Infeccioso-Recuperado (SIR) do Severe
Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2).
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