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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.45.2017.tde-07092017-165948
Documento
Autor
Nombre completo
Renato Ciani
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2016
Director
Tribunal
Barroso, Lucia Pereira (Presidente)
Andrade, Maria de Fatima
Andre, Carmen Diva Saldiva de
Título en portugués
Um estudo de sensibilidade da fatoração PMF - Positive Matrix Factorization - em relação às medidas de incerteza das variáveis
Palabras clave en portugués
EPA
Incerteza
ME-2
PMF
Simulação
Resumen en portugués
A fatoração PMF - Positive Matrix Factorization - é um método de resolução de problemas em que variáveis observadas conjuntamente são modeladas como a combinação linear de fatores potenciais, representada pela multiplicação de duas matrizes. Este método tem sido utilizado principalmente em áreas de estudo em que as variáveis observadas são sempre não negativas, e quando é aplicada uma modelagem fatorial ao problema. Assume-se a premissa de que são resultantes da multiplicação de duas matrizes com entradas não negativas, ou seja, os fatores potenciais, e os poderadores da combinação linear são desconhecidos, e têm valores não negativos. Neste método além da possibilidade de restringir a busca dos valores das matrizes da fatoração a valores não negativos, também é possível incluir a medida de incerteza relacionada a cada observação no processo de obtenção da fatoração como um modo de reduzir o efeito indesejado que valores outliers podem causar no resultado. Neste trabalho é feito um estudo de sensibilidade da fatoração PMF em relação a algumas medidas de incertezas presentes na literatura, utilizando o software EPA PMF 5.0 com ME-2. Para realizar este estudo foi desenvolvida uma metodologia de simulação de base de dados a partir de perfis de fontes emissoras conhecidas incluindo valores outliers, e aplicação sequencial da fatoração PMF com o software ME-2 nas bases de dados simuladas.
Título en inglés
A sensitivity study of PMF - Positive Matrix Factorization - regarding uncertainty measures of variables
Palabras clave en inglés
EPA
ME-2
PMF
Simulation
Uncertainty
Resumen en inglés
The PMF factorization - Positive Matrix Factorization - is a problem solving method in which jointly observed variables are modeled as a linear combination of potential factors, represented by the multiplication of two matrices. This method has been used primarily in study areas in which the observed variables are always non negative, and when it is applied a factor modeling in the problem. It is made the assumption that the variables in study come from the two matrices multiplication both having non negative components, i.e., the potential factors, and the linear combination values are unknown, and all of them have non negative values. In this method, besides the possibility of constraining the search of the matrix factorization values on non negative values, it is also possible to include the uncertainty measure related to each observation on factorization process as a way to reduce the undesired effect which outliers can cause to the outcome. This paper presents a study of the sensitivity of the factorization PMF over some uncertainties measures present in literature, using EMP PMF 5.0 with ME-2 software. To carry out this study was developed a methodology of database simulation from known emitting sources profiles including outliers values, and a sequential application of PMF factorization with ME-2 software in simulated databases.
 
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Fecha de Publicación
2017-11-16
 
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