Uma abordagem evolutiva multiobjetivo baseada em ponto de atração para seleção de variáveis em problemas de classificação de falhas
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Resumo
This paper presents a variable selection wrapper method called NSGA-II-GMM-AP that is based
on the evolutionary algorithm NSGA-II and classifiers that uses Gaussian Mixture Models. This algorithm
is a bi-objective approach that has as main characteristic the use of attraction point which is responsible for
the complexity control of individuals in the NSGA-II population during the optimization process. Experiments carried out on Tennessee Eastman Petrochemical Process dataset for fault classification showed that
NSGA-II-GMM-AP leads to solutions with lower classification error than the other methods applied, being
a promising approach to the variable selection problem.
Abstract
Assunto
Engenharia de produção, Controle automático, Teoria do controle, Modelos matemáticos
Palavras-chave
Controle de Processos, Seleção de Variáveis, Diagnóstico de Falhas, Inteligência Artificial, Inteligência Computacional, Controle, Variable Selection. NSGA-II. Fault Classification. Attraction Point
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