Published May 17, 2026 | Version v1.0.0

Material complementar da tese: Metodologia Sistemática de Seleção de Métodos e Atributos Multidomínio para Classificação de Padrões de Escoamento Bifásico com Sensores Ópticos NIR Multicomprimento de Onda

  • 1. Universidade Federal de Santa Catarina

Description

Este registro reúne o material complementar associado à tese de doutorado “Metodologia Sistemática de Seleção de Métodos e Atributos Multidomínio para Classificação de Padrões de Escoamento Bifásico com Sensores Ópticos NIR Multicomprimento de Onda”.

O pacote contém segmentos de sinais ópticos NIR obtidos experimentalmente, datasets de atributos nos domínios PDF, PSD e DWT, agrupamentos de atributos da metodologia MFMD, representações reduzidas por PCA e LDA, figuras associadas às projeções, códigos Python para seleção de características por RFE e classificação por aprendizado de máquina, além de matrizes de confusão, heatmaps, tabelas RFE e resultados finais de classificação.

O material foi organizado para apoiar a rastreabilidade das análises apresentadas na tese, permitindo consultar os dados utilizados em cada etapa, os resultados intermediários e os resultados finais associados à avaliação dos classificadores. Os regimes de escoamento considerados são: bolhas, estratificado, golfado, ondulado e pistonado.

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Additional details

Dates

Created
2026
Ano de criação e organização do pacote de dados, códigos e resultados da metodologia MFMD.

References

  • MARTINS, Thiago. Metodologia Sistemática de Seleção de Métodos e Atributos Multidomínio para Classificação de Padrões de Escoamento Bifásico com Sensores Ópticos NIR Multicomprimento de Onda. Tese de Doutorado, Universidade Federal de Santa Catarina, 2026.
  • MARTINS, Thiago; BEDRETCHUK, João P.; KÜRSCHNER, Victor N.; COMESANHA S., Raphael D.; SPENGLER, Anderson W.; OLIVEIRA, Jorge L. G.; PAIVA, Kleber V. Systematic Feature and Method Selection for Two-Phase Flow Classification Using Multi-Wavelength Near-Infrared Sensors. IEEE Access, 2026. DOI: 10.1109/ACCESS.2026.3668092