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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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