Approccio network-based alla discriminant analysis mediante HPC per la ricerca di signature ottimali in dati ad alta dimensionalità

Il presente lavoro di tesi si inserisce nell’ambito della classificazione di dati ad alta dimensionalità, sviluppando un algoritmo basato sul metodo della Discriminant Analysis. Esso classifica i campioni attraverso le variabili prese a coppie formando un network a partire da quelle che hanno una performance sufficientemente elevata. Successivamente, l’algoritmo si avvale di proprietà topologiche dei network (in particolare la ricerca di subnetwork e misure di centralità di singoli nodi) per ottenere varie signature (sottoinsiemi delle variabili iniziali) con performance ottimali di classificazione e caratterizzate da una bassa dimensionalità (dell’ordine di 101, inferiore di almeno un fattore 103 rispetto alle variabili di partenza nei problemi trattati). Per fare ciò, l’algoritmo comprende una parte di definizione del network e un’altra di selezione e riduzione della signature, calcolando ad ogni passaggio la nuova capacità di classificazione operando test di cross-validazione (k-fold o leave- one-out). Considerato l’alto numero di variabili coinvolte nei problemi trattati – dell’ordine di 104 – l’algoritmo è stato necessariamente implementato su High-Performance Computer, con lo sviluppo in parallelo delle parti più onerose del codice C++, nella fattispecie il calcolo vero e proprio del di- scriminante e il sorting finale dei risultati. L’applicazione qui studiata è a dati high-throughput in ambito genetico, riguardanti l’espressione genica a livello cellulare, settore in cui i database frequentemente sono costituiti da un numero elevato di variabili (104 −105) a fronte di un basso numero di campioni (101 −102). In campo medico-clinico, la determinazione di signature a bassa dimensionalità per la discriminazione e classificazione di campioni (e.g. sano/malato, responder/not-responder, ecc.) è un problema di fondamentale importanza, ad esempio per la messa a punto di strategie terapeutiche personalizzate per specifici sottogruppi di pazienti attraverso la realizzazione di kit diagnostici per l’analisi di profili di espressione applicabili su larga scala. L’analisi effettuata in questa tesi su vari tipi di dati reali mostra che il metodo proposto, anche in confronto ad altri metodi esistenti basati o me- no sull’approccio a network, fornisce performance ottime, tenendo conto del fatto che il metodo produce signature con elevate performance di classifica- zione e contemporaneamente mantenendo molto ridotto il numero di variabili utilizzate per questo scopo.

A study of extended radio galaxies in the Shapley concentration core

Extended cluster radio galaxies show different morphologies com- pared to those found isolated in the field. Indeed, symmetric double radio galaxies are only a small percentage of the total content of ra- dio loud cluster galaxies, which show mainly tailed morphologies (e.g. O’Dea & Owen, 1985). Moreover, cluster mergers can deeply affect the statistical properties of their radio activity. In order to better understand the morphological and radio activity differences of the radio galaxies in major mergeing and non/tidal-merging clusters, we performed a multifrequency study of extended radio galax- ies inside two cluster complexes, A3528 and A3558. They belong to the innermost region of the Shapley Concentration, the most massive con- centration of galaxy clusters (termed supercluster) in the local Universe, at average redshift z ≈ 0.043. We analysed low frequency radio data performed at 235 and 610 MHz with Giant Metrewave Radio Telescope (GMRT) and we combined them with proprietary and literature observations, in order to have a wide frequency range (150 MHz to 8.4 GHz) to perform the spectral analysis. The low frequency images allowed us to carry out a detailed study of the radio tails and diffuse emission found in some cases. The results in the radio band were also qualitatively compared with the X-ray information coming from XMM-Newton observations, in order to test the interaction between radio galaxies and cluster weather. We found that the brightest central galaxies (BCGs) in the A3528 cluster complex are powerful and present substantial emission from old relativistic plasma characterized by a steep spectrum (α > 2). In the light of observational pieces of evidence, we suggest they are possible re-started radio galaxies. On the other hand, the tailed radio galaxies trace the host galaxy motion with respect to the ICM, and our find- ings is consistent with the dynamical interpretation of a tidal interaction (Gastaldello et al. 2003). On the contrary, the BCGs in the A3558 clus- ter complex are either quiet or very faint radio galaxies, supporting the hypothesis that clusters mergers quench the radio emission from AGN.

Data-driven Signal Processing per Jamming Detection in Sistemi Satellitari

In questo elaborato vengono analizzate differenti tecniche per la detection di jammer attivi e costanti in una comunicazione satellitare in uplink. Osservando un numero limitato di campioni ricevuti si vuole identificare la presenza di un jammer. A tal fine sono stati implementati i seguenti classificatori binari: support vector machine (SVM), multilayer perceptron (MLP), spectrum guarding e autoencoder. Questi algoritmi di apprendimento automatico dipendono dalle features che ricevono in ingresso, per questo motivo è stata posta particolare attenzione alla loro scelta. A tal fine, sono state confrontate le accuratezze ottenute dai detector addestrati utilizzando differenti tipologie di informazione come: i segnali grezzi nel tempo, le statistical features, le trasformate wavelet e lo spettro ciclico. I pattern prodotti dall’estrazione di queste features dai segnali satellitari possono avere dimensioni elevate, quindi, prima della detection, vengono utilizzati i seguenti algoritmi per la riduzione della dimensionalità: principal component analysis (PCA) e linear discriminant analysis (LDA). Lo scopo di tale processo non è quello di eliminare le features meno rilevanti, ma combinarle in modo da preservare al massimo l’informazione, evitando problemi di overfitting e underfitting. Le simulazioni numeriche effettuate hanno evidenziato come lo spettro ciclico sia in grado di fornire le features migliori per la detection producendo però pattern di dimensioni elevate, per questo motivo è stato necessario l’utilizzo di algoritmi di riduzione della dimensionalità. In particolare, l'algoritmo PCA è stato in grado di estrarre delle informazioni migliori rispetto a LDA, le cui accuratezze risentivano troppo del tipo di jammer utilizzato nella fase di addestramento. Infine, l’algoritmo che ha fornito le prestazioni migliori è stato il Multilayer Perceptron che ha richiesto tempi di addestramento contenuti e dei valori di accuratezza elevati.

"Offshore tower or platform foundations: numerical analysis of a laterally loaded single pile or pile group in soft clay and analysis of actions on a jacket structure"

Laterally loaded piles are a typical situation for a large number of cases in which deep foundations are used. Dissertation herein reported, is a focus upon the numerical simulation of laterally loaded piles. In the first chapter the best model settings are largely discussed, so a clear idea about the effects of interface adoption, model dimension, refinement cluster and mesh coarseness is reached. At a second stage, there are three distinct parametric analyses, in which the model response sensibility is studied for variation of interface reduction factor, Eps50 and tensile cut-off. In addition, the adoption of an advanced soil model is analysed (NGI-ADP). This was done in order to use the complex behaviour (different undrained shear strengths are involved) that governs the resisting process of clay under short time static loads. Once set a definitive model, a series of analyses has been carried out with the objective of defining the resistance-deflection (P-y) curves for Plaxis3D (2013) data. Major results of a large number of comparisons made with curves from API (America Petroleum Institute) recommendation are that the empirical curves have almost the same ultimate resistance but a bigger initial stiffness. In the second part of the thesis a simplified structural preliminary design of a jacket structure has been carried out to evaluate the environmental forces that act on it and on its piles foundation. Finally, pile lateral response is studied using the empirical curves.