https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3600
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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samuelbelinidefilippo.pdf | 2.69 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Tipo: | Dissertação |
Título: | Ferramenta computacional para apoio à análise de regressão de dados |
Autor(es): | Defilippo, Samuel Belini |
Primeiro Orientador: | Barbosa, Helio José Corrêa |
Membro da banca: | Dardenne, Laurent Emmanuel |
Membro da banca: | 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. |
Abstract: | 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. |
Palavras-chave: | Ciência da computação Estatística Otimização ( matemática) Otimização combinatória |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Sigla da Instituição: | UFJF |
Departamento: | ICE – Instituto de Ciências Exatas |
Programa: | Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3600 |
Data do documento: | 29-Ago-2008 |
Aparece nas coleções: | Mestrado em Modelagem Computacional (Dissertações) |
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