Paralelização do algoritmo das projeções sucessivas em GPU usando uma implementação das regressões sequenciais para seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada

Paula, Lauro Cássio Martins de; Soares, Anderson S.; Soares, Anderson S.; Filho, Arlindo Rodrigues Galvão; Coelho, Clarimar J.

doi:10.5540/03.2015.003.01.0094

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“…Para a execução do algoritmo proposto, utilizou-se o software Matlab R2016a version 9.0. Com a fi nalidade de reduzir o tempo computacional do cálculo da inversa de matrizes, optou-se por resolver o sistema linear por meio do operador \ (backslash) da linguagem Matlab, o qual possui um processamento otimizado [11]. Todos os resultados foram obtidos pela média de trinta execuções.…”

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Algoritmo do Morcego para Seleção de Variáveis em Calibração Multivariada

Silva

Paula

Soares

et al. 2019

ARTH

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Selecionar variáveis consiste em escolher um subconjunto de características, que fornecem informações úteis, em um grande conjunto de dados. Nesse contexto, a calibração multivariada é um campo de estudo que utiliza técnicas estatísticas para construir modelos matemáticos, os quais estabelecem um aprendizado sobre os dados. Para construir tais modelos, muitas vezes torna-se necessário utilizar técnicas de seleção de variáveis. Algoritmos bioinspirados têm sido adaptados e utilizados como métodos de seleção por diversos trabalhos na literatura. O Algoritmo do Morcego (BA, do inglês Bat Algorithm) é uma meta-heurística inspirada na ecolocalização dos morcegos, no qual cada morcego pode ser considerado como uma possível solução para o espaço de busca. Com isso, este trabalho propõe uma implementação do BA para a seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada. Os resultados demonstram que o nosso BA é até três vezes melhor que métodos tradicionais em relação à capacidade preditiva de modelos de calibração.

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