Fiabilidad de clasificación con PLS discriminante

  1. Pérez Pérez, Nestor Fredy
Dirigée par:
  1. Joan Ferré Baldrich Directeur/trice
  2. Ricard Boqué Martí Directeur/trice

Université de défendre: Universitat Rovira i Virgili

Fecha de defensa: 14 mai 2010

Jury:
  1. Josep Guasch Torres President
  2. Francesca Guimet Vila Secrétaire
  3. Juan Antonio Fernández Pierna Rapporteur
  4. José Manuel Moreno Rojas Rapporteur
  5. Guillermo Ramis Ramos Rapporteur

Type: Thèses

Teseo: 300125 DIALNET

Résumé

En la presente tesis se desarrolló la clasificación multivariante de muestras mediante mínimos cuadrados parciales discriminantes probabilísticos (p-DPLS). El método, además de clasificar una muestra basándose en DPLS, proporciona la fiabilidad de la clasificación. p-DPLS se mejoró para resolver problemas multiclase y fue más adecuado que otros métodos de clasificación como CART y SIMCA, además de proporcionar la fiabilidad de clasificación. Adicionalmente, se desarrolló una metodología para establecer especificaciones multivariantes de alimentos, combinado los estadísticos Hotelling T2 y SPE¸, y las predicciones del modelo DPLS. Los anteriores desarrollos se aplicaron a problemas de clasificación de suelos analizados por XRF e ICP-MS, mieles analizadas por CG-MS y aceites de oliva analizados por NIR y 1H-RMN.