Qualificação de doutorado de Josemar Félix, dia 29/04/2026 às 14:00h.

Qualificação de doutorado de Josemar Félix, dia 29/04/2026 às 14:00h.

Título: Seleção de características por meio de Controle Estatístico da Qualidade para a criação de rankings e modelos de classificação
Resumo: Este estudo introduz métodos para a seleção de características em bases de dados industriais de alta dimensionalidade, considerando o elevado nível de ruído e a necessidade de explicabilidade dos modelos preditivos. Inicialmente, investigamos as abordagens tradicionais de filtro, evidenciando que estas frequentemente selecionam variáveis com base em associações matemáticas, distantes da realidade causal do chão de fábrica. Para enfrentar a complexidade do problema, propomos um framework computacional modular que combina uma formulação baseada em indicadores de Controle Estatístico da Qualidade (CEQ) com outras métricas da literatura, busca iterativa e técnicas de otimização multiobjetivo. Essa formulação resolve a etapa de ranqueamento avaliando a estabilidade da anomalia por meio dos índices Cp e Cpk, além da proporção p. O framework incorpora a eliminação sequencial (Backward Elimination) para explorar o espaço de soluções e refina os atributos retidos utilizando a fronteira de Pareto, o algoritmo Kneedle e a regra de um desvio padrão, evitando assim a degradação preditiva. Avaliamos o algoritmo em bases de dados reais da fabricação de semicondutores e do monitoramento de caminhões fora de estrada, aplicando-o em seis paradigmas distintos de aprendizado de máquina. Os resultados atestam que a abordagem encontrou subconjuntos mais enxutos, com exceção do classificador SVM. Em relação à avaliação de eficiência, o método de seleção de atributos baseado em rankings demonstrou capacidade de reduzir a complexidade dos modelos, resultando em um crescimento do custo computacional significativamente menor em todas as instâncias. Em relação à avaliação de eficiência, o método de seleção de atributos baseado em indicadores do Controle Estatístico da Qualidade, demonstraram capacidade de reduzir a complexidade dos modelos, resultando em um crescimento do custo computacional significativamente menor em todas as instâncias.

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Rodrigo Cesar Pedrosa Silva (Orientador)
Prof. Dr. Cristiano Leite de Castro
Prof. Dr. Robson Bruno Dutra Pereira
Prof. Dr. Pedro Henrique Lopes Silva
Profa. Dra. Suelen Mapa de Paula
Profa. Dra. Silvia Grasiella Moreira Almeida (suplente)