Dissertação

Comparação de técnicas de aprendizado de máquina em dados de intensidade de sinais Wi-fi para localização de ativos

Autor(a) Ribeiro, Francisco Jorge Costa
Orientador Alexandria, Auzuir Ripardo de
Página simplificada

Resumo

daclassificaçãodeRobôsdeBen-Ari . . . . . . . . . . . . . . . . 14 Figura2 – ExemplodeClassificaçãocomKNN. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 Figura3 – ExemplodeClassificaçãocomSVM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 Figura4 – ExemplodeGráficoROCcomAUC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Figura5 – ComparaçãoMatrizdeconfusãoKNNcomdatasetpúblico . . . . . . . . . 29 Figura6 – ComparaçãoMatrizdeconfusãoKNNcomdatasetlocal . . . . . . . . . . . 29 Figura7 – ComparaçãoGráficosROC/AUCparamodeloKNN . . . . . . . . . . . . . 30 Figura8 – ComparaçãoClustersdeclassificaçãoparamodeloKNN . . . . . . . . . . 31 Figura9 – ComparaçãoMatrizdeconfusãoLDAcomdatasetpúblico . . . . . . . . . 32 Figura10 – ComparaçãoMatrizdeconfusãoLDAcomdatasetlocal . . . . . . . . . . . 33 Figura11 – ComparaçãoGráficosROC/AUCparamodeloLDA . . . . . . . . . . . . . 33 Figura12 – ComparaçãoClustersdeclassificaçãoparamodeloLDA . . . . . . . . . . . 34 Figura13 – ComparaçãoMatrizdeconfusãoETcomdatasetpúblico . . . . . . . . . . 36 Figura14 – ComparaçãoMatrizdeconfusãoETcomdatasetlocal . . . . . . . . . . . . 36 Figura15 – ComparaçãoGráficosROC/AUCparamodeloET . . . . . . . . . . . . . . 37 Figura16 – ComparaçãoClustersdeclassificaçãoparamodeloET . . . . . . . . . . . . 38 Figura17 – ComparaçãomatrizdeconfusãoLightGBMcomdatasetpúblico . . . . . . 39 Figura18 – ComparaçãomatrizdeconfusãoLightGBMcomdatasetlocal . . . . . . . . 40 Figura19 – ComparaçãoGráficosROC/AUCparamodeloLightGBM . . . . . . . . . . 40 Figura20 – ComparaçãoclustersdeclassificaçãoparamodeloLightGBM . . . . . . . . 41 Figura21 – ComparaçãoMatrizdeconfusãoRF2 comdatasetpúblico . . . . . . . . . . 43 Figura22 – ComparaçãoMatrizdeconfusãoRF2 comdatasetlocal . . . . . . . . . . . 44 Figura23 – ComparaçãoGráficosROC/AUCparamodeloRF2 . . . . . . . . . . . . . 44 Figura24 – ComparaçãoclustersdeclassificaçãoparamodeloRF2 . . . . . . . . . . . 45 LISTADETABELAS Tabela1 – Tecnologiasutilizadasparalocalizaçãoindoor . . . . . . . . . . . . . . . . 15 Tabela2 – Resultadoscomusodedataset público . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 Tabela3 – Resultadoscomusodedataset local . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 Tabela4 – Resultadosparadataset públicocommodeloKNN . . . . . . . . . . . . . 28 Tabela5 – Resultadosparadataset localcommodeloKNN . . . . . . . . . . . . . . . 28 Tabela6 – Resultadosparadataset públicocommodeloLDA . . . . . . . . . . . . . . 31 Tabela7 – Resultadosparadataset localcommodeloLDA .

Palavras-chave

MESTRADO EM ENGENHARIA DE TELECOMUNICAÇÕES (IFCE) - DISSERTAÇÃO ROBÓTICA LOCALIZAÇÃO DE ATIVOS WI-FI BLUETOOTH

Informações acadêmicas