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Nowadays, a great part of the sensors used in the Internet of Things uses wireless technology in order to facilitate the construction of sensor networks. In this sense, the classification of the type of environment in which these sensors are located plays an important role in the performance of these sensor networks, since it leads to efficient power consumption when operating the deployed IoT sensors. Thus, this work presents an approach based on Self-Organizing Fuzzy Classifiers applied to indoor multipath environment classification from real-time measurements of the radiofrequency signal of a real wireless sensor network. Experimental results show that the proposed approach get high performance with low computational effort in the solution of the proposed problem. 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 ńıveis 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.

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