Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2019 |
Autor(a) principal: |
Dias, Ualison Rodrigo Ferreira
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Orientador(a): |
Aguiar, Eduardo Pestana de
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Banca de defesa: |
Seixas, José Manoel de
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Andrade Filho, Luciano Manhães de
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Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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Departamento: |
Faculdade de Engenharia
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11736
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Resumo: |
Atualmente, grande parte dos sensores utilizados em Internet das Coisas adota tecnologia sem fio, a fim de facilitar a construção de redes de sensoriamento. Neste sentido, a classificação do tipo de ambiente no qual estes sensores estão localizados exerce um importante papel no desempenho de tais redes de sensoriamento, uma vez que pode ser utilizada na determinação de níveis mais eficientes de consumo de energia dos sensores que as compõe. Assim, neste trabalho é apresentada a proposição de uma versão estendida do modelo classificador Fuzzy Auto-Organizável, que faz a classificação de ambientes internos a partir de medições do sinal de radiofrequência de uma rede de sensoriamento sem fio em um ambiente real. Foi realizada uma comparação do modelo de classificador original com o modelo proposto nesse trabalho, bem como outros métodos de aprendizado de máquina comuns na literatura. Como métricas foram avaliados: Acurácia média, F-Score, coeficiente Kappa e MSE. Os resultados experimentais mostram que a abordagem proposta obteve alto desempenho na solução do problema apresentado. |