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Defesa de Tese de Doutorado Nº 389: "Algoritmos de Partição Aplicados à Análise Estatística de Formas"

A aluna Elaine Cristina de Assis irá defender o seu trabalho no dia 08 de fevereiro, às 9h, no Anfiteatro do CIn Início: 08/02/2018 às 09:00 Local: Anfiteatro do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE

Defesa de Tese de Doutorado Nº  389

Aluna: Elaine Cristina de Assis
Orientadora: Profa. Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza

Co-Orientador: Prof. Getúlio José Amorim do Amaral (Deptº de Estatística/UFPE)
Título: Algoritmos de Partição Aplicados à Análise Estatística de Formas
Data: 08/02/2018 
Hora/Local: 9h – Centro de Informática - Anfiteatro
Banca Examinadora:

Prof. Cleber Zanchettin (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Paulo José Duarte Neto (UFRPE / Deptº Estatística e Informática)
Prof. Leandro Carlos de Souza (UFERSA / Departamento  de Computação )

Prof. Carlos Wilson Dantas de Almeida (UFCG / Deptº de Sistemas e Computação)
Prof. Bruno Almeida Pimentel(Pesquisador  (USP/ São Carlos) 

Resumo:

Algoritmos de agrupamento por particionamento encontram uma partição que maximiza ou minimiza algum critério numérico. A análise estatística de forma é usada para tomar decisões observando a forma de objetos. A forma de um objeto é a informação restante quando os efeitos de locação, escala e rotação são removidos com a utilização de operações matemáticas adequadas. Esta pesquisa apresenta algoritmos de agrupamento baseados em centro e busca adaptados para os dados de análise estatística de formas. Esses algoritmos são novas versões dos algoritmos de agrupamento Subida da Encosta, Busca Tabu, K-médias e KI-médias apropriados para o tratamento de dados de formas bidimensionais. Para avaliar a formação dos agrupamentos para os algoritmos propostos, novos critérios de agrupamento foram gerados para dados de formas a partir de estatísticas de testes de hipóteses e critérios usuais já existentes na literatura. A fim de melhorar a qualidade dos resultados de agrupamento, os algoritmos propostos foram também analisados utilizando o método Bagging que faz reamostragem com repetição para os dados de entrada e gera grupos através de uma votação majoritária. Estudos de simulação foram realizados para validar esses métodos propostos e três conjuntos de dados reais disponíveis na literatura também foram considerados. A qualidade dos experimentos foi avaliada pelo índice Rand corrigido e os resultados mostraram que os algoritmos propostos para formas planas são eficientes para os conjuntos de dados analisados.


Palavras-chave: Análise Estatística de Formas, Métodos de Agrupamento Particionais, Procedimento Bagging.

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