[pt] ENGENHARIA DE RECURSOS PARA LIDAR COM DADOS RUIDOSOS NA IDENTIFICAÇÃO ESPARSA SOB AS PERSPECTIVAS DE CLASSIFICAÇÃO E REGRESSÃO

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: THAYNA DA SILVA FRANCA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] ROBUSTEZ AO RUIDO; [pt] PESQUISA EM GRADE; [pt] ENGENHARIA DE RECURSOS; [pt] CORRUPCAO RUIDOSA; [pt] IDENTIFICACAO ESPARSA; [en] NOISE ROBUSTNESS; [en] GRID SEARCH; [en] FEATURE ENGINEERING; [en] NOISY CORRUPTION; [en] SPARSE IDENTIFICATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53741&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53741&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53741

[pt] 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).