https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3600
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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samuelbelinidefilippo.pdf | 2.69 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Clase: | Dissertação |
Título : | Ferramenta computacional para apoio à análise de regressão de dados |
Autor(es): | Defilippo, Samuel Belini |
Orientador: | Barbosa, Helio José Corrêa |
Miembros Examinadores: | Dardenne, Laurent Emmanuel |
Miembros Examinadores: | Borges, Carlos Cristiano Hasenclever |
Resumo: | A análise de regressão de dados encontra aplicação em diversas áreas e o modelo obtido pode ser em seguida usado intensamente dentro de outro processo de otimização. Escolher o modelo que melhor se ajuste a um determinado banco de dados, contudo, ainda é um processo demorado, e muitas vezes heurístico. Neste trabalho foi desenvolvida uma ferramenta computacional de apoio a este processo de análise (escolha de modelos e a estimação dos parâmetros), baseado em um Algoritmo Genético aplicado aos modelos Least Mean Squares, Multi Layer Perceptron e k- Nearest Neighbors. A ferramenta é testada em diferentes bancos de dados, sendo um deles oriundo da área de desenho racional de fármacos baseado em estrutura, onde estão previstas aplicações futuras. |
Resumen : | Regression analysis has application in several areas, and the models obtained can be used afterwards in optimization processes. Choosing the best model for a given databases, however, is still a time-consuming task, which is frequently done in a heuristic way. In this work we develop a computational tool to support the choice of models and the estimation of parameters, based on the application of a Genetic Algorithm to the three groups of models: Least Mean Squares ones, Multi Layer Perceptrons and k-Nearest Neighbors ones. The tool is tested in different databases, one of them originating from the area of structure-based rational drug design, where future applications are foreseen. |
Palabras clave : | Ciência da computação Estatística Otimização ( matemática) Otimização combinatória |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editorial : | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Sigla de la Instituición: | UFJF |
Departamento: | ICE – Instituto de Ciências Exatas |
Programa: | Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional |
Clase de Acesso: | Acesso Aberto |
URI : | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3600 |
Fecha de publicación : | 29-ago-2008 |
Aparece en las colecciones: | Mestrado em Modelagem Computacional (Dissertações) |
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