Modelos de calibración n?dimensionales para lenguas electrónicas

• Autores: Raúl Cartas Rosado
• Directores de la Tesis: Marc Porti i Pujal (dir. tes.), Manuel del Valle Zafra (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Autònoma de Barcelona ( España ) en 2012
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Jordi Bartroli Molins (presid.), Agustín Gutiérrez Gálvez (secret.), Jesús Jorge Brezmes Llecha (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Estadística
      • Análisis de datos
      • Análisis multivariante
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  TDX  DDD 
• Resumen

  • Las herramientas computacionales que se describen en esta tesis representan posibles alternativas de solución en la construcción de modelos de calibración multivariable a partir de datos obtenidos con arreglos de sensores electroquímicos. Tanto el trabajo experimental como las aplicaciones computacionales están dirigidos a la construcción de lenguas electrónicas de los tipos potenciométrico y voltamperométrico. Las propuestas de solución que aquí se presentan están basadas en técnicas computacionales diseñadas para explorar grandes bases de datos en la búsqueda de patrones consistentes y/o relaciones sistemáticas entre variables, que permitan posteriormente aplicar estos modelos a nuevos datos con el fin de generar predicciones o estimaciones de resultados esperados. Algunas de las herramientas se implementaron con redes neuronales tipo perceptrón multicapas y diferentes funciones de transferencia en las neuronas de la capa oculta. Las funciones de activación sigmoidales comúnmente usadas en las redes neuronales se sustituyeron por funciones más complejas y de poco (o nulo) uso en el área química. Para hacer compatible la estructura de la mayoría de los datos usados en esta tesis, con las entradas de las redes neuronales, se hizo un tratamiento previo de la información electroquímica usando técnicas de procesamiento mono- o multi-modales para reducir el número de variables y dimensiones. Además de las propuestas basadas en estructuras de redes neuronales, también se ha planteado la construcción de modelos a partir de funciones base de los tipos spline truncada y B-spline. La primera se conoce como Splines Adaptativas de Regresión Multivariable (MARS) y la segunda como B-splines Adaptativas de Regresión Multivariable (B-MARS). Adicionalmente a las herramientas anteriormente descritas e implementadas como propuestas de solución, también se construyeron exitosamente modelos de calibración usando la regresión multimodo por mínimos cuadrados parciales (N-PLS).