Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2012.A aplicação de algoritmos de aprendizagem supervisionada que realizem classificação de padrões em
ambientes prediais, se utilizando de dados advindos de sistema de RFID (Radio Frequency
Identification), permite controlar de forma racional o acionamento de aparelhos de ar-condicionado,
entre outros equipamentos. Neste trabalho, os algoritmos classificadores utilizados foram o Multilayer
Perceptron (MLP) e o Support Vector Machine (SVM), ambos treinados com valores de RSSI coletados
por um sistema de controle de acesso via RFID instalado em um ambiente predial. Os resultados indicam
que a abordagem de classificação de padrões é viável para localização de usuários e possui boa taxa de
acerto na classificação dos três ambientes propostos. Foi possível propor uma metodologia para o
desenvolvimento de um sistema capaz de realizar o acionamento automático de aparelhos de arcondicionado,
proporcional ao número de pessoas ocupando o laboratório, a fim de garantir conforto e
economia de energia.The use of supervised learning algorithms that perform pattern classification in indoor environments,
using data from RFID system, allows controlling rationally, among other equipment, the air-conditioning
system. In this work, the classification algorithms used were Multilayer Perceptron (MLP) and Support
Vector Machine (SVM), both trained with RSSI values collected from a RFID (Radio Frequency
Identification) access control system present in an indoor environment. The results indicate that the
pattern classification approach is feasible for locating users and has good accuracy rate in the
classification of the three proposed environments. It was possible to propose a methodology for the
development of a system capable of performing the automatic actuation of air-conditioning systems,
proportional to the number of people occupying the laboratory to ensure comfort and energy savings
