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oai:riubu.ubu.es:10259/59502023-01-26T23:42:13Zcom_10259_2699col_10259_4482

00925njm 22002777a 4500 dc Ruiz Miguel, Santiago author 2021 La tesis doctoral compendia el desarrollo de una metodología para la inversión de modelos de regresión sobre variables latentes dentro del marco del Control de Procesos, en el cual la Tecnología Analítica de Procesos (PAT) y la Calidad Diseñada (QbD) definen un contexto más allá del modelado matemático puro de un proceso. Se desarrolla una alternativa novedosa para la inversión de modelos predictivos del tipo PLS (Partial Least Squares) mediante un procedimiento computacional basado en algoritmos evolutivos. Se explora el impacto del espacio residual asociado a las variables predictoras sobre las soluciones obtenidas al invertir el modelo caracterizando así el espacio de diseño del proceso. Se aplica el procedimiento en la inversión de modelos de clase (respuesta cualitativa), para caracterizar los «objetos discriminantes» con valores fijos de sensibilidad y especificidad y por último se implementa su uso sistemático en el laboratorio químico, dentro de la denominada Calidad Analítica Diseñada (AQbD). http://hdl.handle.net/10259/5950 10.36443/10259/5950 Tecnología analítica de procesos Calidad diseñada Mínimos cuadrados parciales Inversión de modelos en variables latentes Espacio de diseño Process analytical technology (PAT) Quality by design (QbD) Partial least squares (PLS) Latent variables models inversion (LVMI) Design space Espacio de diseño con métodos de inversión de modelos de regresión sobre variables latentes