Autor: Adrian Alberto Carvajal Ferrer

Director: PhD. Oscar Eduardo Gualdrón Guerrero

 

RESUMEN

 

El interés en la selección de variables de las investigaciones en cualquier campo de la ciencia es un tema que en los últimos años ha incrementado considerablemente su interés, ya que la mayoría de las investigaciones buscan contar con datos representativos y veraces para identificar determinados parámetros clave o marcadores inherentes a cada objeto de estudio. Pero debido a la dimensionalidad de los datos derivadas de las diferentes medidas, las investigaciones tienden a ser tediosas en cuanto a su análisis y tiempos dedicados a las mismas.

El principal objetivo de esta tesis fue el estudio y desarrollo de nuevos métodos de selección de variables acoplados con modelos predictivos y métodos de reconocimiento de patrones, con el fin de disminuir la dimensionalidad de los datos y optimizar los procesos de identificación, clasificación y/o cuantificación en diversos sistemas y su aplicación en: datos metabolómicos, Nariz Electrónica, medición de conjunto de mezclas de vapor binario, reconocimiento de imágenes y de voz. Además, se propone un nuevo algoritmo de selección de variables usados con los Modelos Máquinas de Vectores Soporte de Mínimos Cuadrados (LS-SVM) y Simulated Annealing (SA) en aplicaciones de reconocimiento de patrones. El método propuesto se basa en hibridizar métodos estocásticos como SA junto al SVM y LS-SVM. Los resultados obtenidos muestran que es posible reducir el número de variables sin penalizar los resultados de clasificación demostrando una alta confiablidad.

 

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