Self-Organizing Fuzzy Rule-Based Approach for Dealing with the Classification of Indoor Environments for IoT Applications

  • Ualison Dias Universidade Federal de Juiz de Fora
  • Michel Hell Universidade Federal de Juiz de Fora
  • Álvaro Medeiros Universidade Federal de Juiz de Fora
  • Daniel Silveira Universidade Federal de Juiz de Fora
  • Eduardo de Aguiar Universidade Federal de Juiz de Fora

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 uma abordagem baseada em Classificadores Fuzzy Auto-organizáveis para a classificação de ambientes internos a partir de medições em tempo real do sinal de radiofrequência de uma rede de sensoriamento sem fio em um ambiente real. Os resultados experimentais apresentados mostram que a abordagem proposta obteve alto desempenho com baixo custo computacional na solução do problema apresentado.

Palavras-chave: Classificação, Lógica Fuzzy, Auto-Organizável, Radiofrequência

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Publicado
15/10/2019
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DIAS, Ualison; HELL, Michel; MEDEIROS, Álvaro; SILVEIRA, Daniel; AGUIAR, Eduardo de. Self-Organizing Fuzzy Rule-Based Approach for Dealing with the Classification of Indoor Environments for IoT Applications. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 16. , 2019, Salvador. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 1044-1055. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9356.