Resumen

GUALDRON, Oscar Eduardo; CLAUDIA, Isaza  y  DURAN, Cristhian Manuel. Método de selección de variables basados en métodos estocásticos acoplados a Maquinas de soporte vectorial usando datos de H-NMR (data de aceite de oliva y avellana). Rev. ion [online]. 2014, vol.27, n.2, pp.17-28. ISSN 0120-100X.

Uno de los principales inconvenientes que se presentan en el análisis y procesamiento de la información, es que en la representación de la información normalmente se encuentra un alto número de muestras, cada una de ellas con cientos de variables, en muchos casos con información irrelevante y ruidosa. Por lo que se hace necesario reducir la cantidad de variables. En este artículo se describe una novedosa técnica de selección de variables, inspirada en métodos estocásticos y diseñados para trabajar con máquinas de soporte vectorial (SVM). Los resultados son demostrados usando un conjunto de datos de aplicaciones alimentarias, específicamente, en la detección de la adulteración del aceite de oliva (más costosa) con aceite de avellana (barata). Para el análisis de las muestras se usó la técnica de espectroscopia RMN-1H (Resonancia magnética nuclear de protones). Los resultados demostraron que es posible reducir el número de variables sin afectar los resultados de clasificación.

Palabras clave : selección de parámetros; H-NMR; recocido simulado; máquinas de soporte vectorial; aceite de oliva; aceite.

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