Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Probabilistic Neural Network (PNN) adalah salah satu tipe jaringan neural yang umum digunakan untuk memecahkan permasalahan klasifikasi pola. Disamping struktur jaringan dan metode pelatihan yang sederhana, PNN memiliki kelemahan utama yaitu dalam menentukan struktur jaringan yang terdiri dari penentuan nilai para meter smoothing dan jumalh neuron yang di gunakan pada lapisan pola . Dengan adanya kelemahan ini beberapa peneliti mengajukan algoritma Supervised PNN structure Determination (SPNN) dengan tujuan untuk mempermudah penentuan struktur PNN. Akan tetapi dalam implementasi iteratif yang telah di laporkan , SPNN masih memerlukan waktu komputasi yang cukup lama untuk menentukan struktur PNN yang baik. Makalah ini menjelaskan usaha perbaikan kinerja waktu proses implementasi SPNN dengan memperhatikan bagian-bagian proses yang independent serta memodifikasi algoritmanya untuk dapat diterapkan pemrosesan secara paralel. Hasil eksperimen menunjukkan percepatan yang cukup berarti."

"Probabilistic Neural Network (PNN) adalah salah satu tipe jaringan neural yang umum digunakan untuk memecahkan permasalahan klasifikasi pola. Di samping struktur jaringan dan metode pelatihan yang sederhana, PNN memiliki kelemahan utama yaitu dalam menentukan struktur jaringan yang terdiri dari penentuan nilai parameter smoothing dan jumlah neuron yang digunakan pada lapisan pola. Dengan adanya kelemahan ini, beberapa peneliti mengajukan algoritma Supervised PNN Structure Determination (SPNN) dengan tujuan untuk mempermudah penentuan struktur PNN. Akan tetapi dalam implementasi iteratif yang telah dilaporkan, SPNN masih memerlukan waktu komputasi yang cukup lama untuk menentukan struktur PNN yang baik. Makalah ini menjelaskan usaha perbaikan kinerja waktu proses implementasi SPNN dengan memperhatikan bagian-bagian proses yang independent serta memodifikasi algoritmanya untuk dapat diterapkan pemrosesan secara paralel. Hasil eksperimen menunjukkan percepatan yang cukup berarti."

"At the time the use of non destructive test for pavement has been a trend because of its effectiveness and mobility. Falling weight deflectometer (FWD) is famous equipment for this aim...."

"Skripsi ini bertujuan untuk mengoptimalkan korelasi antara Transformasi Paket Wavelet dan jaringan Syaraf Tiruan topologi propagasi-balik umpan-maju dengan menggunakan pendekatan tingkah laku manusia dalam memahami obyek yang diamati. Tingkah laku ini dapat bersifat obyektif maupun subyektif tergantung dari keadaan dan tujuan pengamatan tersebut. Parameter obyektif menggunakan seluruh ciri sebagai dasar dalam melakukan klasiflkasi, sedangkan parsmeter subjektif hanya memanfaatkan ciri-ciri yang sesuai untuk memenuhi klasifikasi.Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa tingkat keakuratan berkisar antara 92,861% - 97,86% jika digunakan untuk mengklasifikasikan obyek bidang datar. Sedangkan untuk tekstur antara 94,37% - 98,444%. Kemampuan perangkat lunak untuk mengenal obyek yang mengalami gangguan, yaitu maksimum sebesar 96% pada obyek yang tertranslasi, 90% pada obyek terrotasi, dan 92% pada obyek yang mengalami noise. Selain dari pada itu, kecepatan pembelajaran menjadi sangat singkat dengan rata-rata iterasi maksimal sebanyak 9134,8 kali dan waktu rata-rata kurang dari 261,726 detik.Pengujian keseluruhan memberikan kesimpulan bahwa penambahan informasi-informasi tertentu yang berkaitan dengan ciri-ciri obyek, akan membantu dalam menghasilkan pembelajaran yang optimal dan pendeteksian yang maksimal."

"Penelitian dan pengembangan teknologi semakin berkesinambungan seiring giatnya eksplorasi di bidang sumber daya kelautan. Teknologi hidroakustik berperan besar khususnya dalam meningkatkan produksi ikan laut. Selain itu juga dikembangkan metode penelitian lain, misalnya proses pengidentifikasi spesies dalam sekelompok kawanan ikan (schooling).Analisis difokuskan dalam hal pengolahan citra dari schooling yang datanya diambil dari hasil survei akustik dan observasi yang dilakukan Badan Penelitian Kelautan dan Perikanan. Data yang berbentuk citra ini tak lain adalah representasi target strength (koefisen pantul) dari sekelompok ikan, yang berikutnya diolah melalui konsep image processing dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) pada MATLAB. JST disini berfungsi sebagai sebuah metode yang akan mengklasifikasi spesies yang data inputnya diambil dari nilai rata-rata matriks masing-masing citra schooling. Hasil klasifikasi selanjutnya akan langsung diidentifikasi untuk memastikan bahwa tingkat keakuratan dari sampel data pasca klasifikasi benar-benar terlihat.Diharapkan metode ini akan menjadi sebuah alternatif yang cukup baik dalam menjawab berbagai permasalahan berkaitan dengan penelitian dan pendeteksian bawah air (hidroakustik).

---

Development of fishery and marine resources hydoacoustic technology has significant role for fish production improvement. It also develops other research method such as species in schooling of fish identification process.

The analysis is focused on images processing of fish schooling where the data is taken from the result of acoustic survey and observation by Fisheries and Marine Research Group. Data, as images that represents the coefficient of target strength of fish schoolings, processed by using images processing concepts with neural network and programmed in MATLAB. Neural Network has a function as method which will classify the species from its input data is taken from matrix averages of each schooling images. Clasification results would be identified directly to ensure the accuration level of this experiment is really seen.

Hopeful, this method could be an alternative of some problems related to the research and underwater detection (hydroacoustic)."

"Dalam bidang pengenalan citra wajah dua dimensi telah diujikan sistemjaringan saraf tiruan hibrida (JST-Hibrida) dan Averaging Representation berbasiskan Eigenface dan Fisherface. Dalam pengujiannya, JST-Hibrida memiliki kemampuan pengenalan yang lebih buruk dibandingkan Averaging Representation. Dalam penelitiannya, penulis mengimplementasikan jaringan saraf tiruan propagasi balik (JST-PB) yang ternyata memiliki kemampuan pengenalan di atas JST-Hibrida dan Averaging Representation. Untuk meningkatkan kinerja jaringan dan sekaligus mengoptimasi struktur jaringan maka digunakan algoritma genetika untuk memangkas koneksi-koneksiyang tidak diperlukan. Algoritma genetika ternyata mampu menemukan solusi yang bagus dengan jumlah koneksi yang lebih kecil.Dalam pengujiannya dipergunakan berbagai citra wajah dua dimensidengan berbagai variasi ekspresi dan pencahayaan. Metode yang digunakan untuk mereduksi dimensi citra adalah metode Fisherface. Metode Fisherface dapat mengenali wajah, baik untuk berbagai variasi cahaya dan ekspresi wajah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Algoritma Genetika mampu meningkatkan kemampuan pengenalan JST-PB terhadap citra wajah dua dimensi."

"Dalam makalah ini, penulis membahas dan memperkenalkan sebuah metodologi pencaharian struktur arsitektur Jaringan Neural Buatan propagasi balik berbasis fuzzy (JNB-Fuzzy) yang optimal dengan menggunakan algoritma genetika. Optimasi struktur jaringan neural dapat dilakukan dengan memperkecil jumlah neuron dalam lapis tersembunyi atau jumlah bobot dalam jaringan neural. Dalam makalah ini penulis membuat optimasi struktur jaringan dengan memperkecil jumlah bobot dalam jaringan, karena jumlah bobot ini jauh lebih besar daripada jumlah neuron yang ada. Jaringan neural yang telah dioptimasi ini kemudian digunakan sebagai subsistem pengenal pola pada Sistem Penciuman Elektronik yang dikembangkan oleh penulis. Hasil eksperimen dengan menggunakan jaringan ini menunjukkan peningkatan derajat pengenalan sistem, dari 70,4% pada struktur jaringan tidak dioptimasi, menjadi 85,2% bila menggunakan struktur jaringan yang telah dioptimasi.

---

In this article we proposed a method for optimizing the structure of a fuzzy artifi cial neural networks (FANN) through genetic algorithms. This genetic algorithm (GA) is used to optimize the number of weight connections in a neural network structure, by evolutionary calculating the fi tness function of those structures as individuals in a population. This fuzzy neural is then applied as the pattern recognition in our developed odor recognition system. Experimental results show that the optimized neural system provides higher recognition capability compare with that of unoptimized neural system. Recognition rate of the unoptimized neural structure is 70.4% and could be increased up to 85.2% in the optimized neural system. It is also shown that the computational cost of the optimized structure of neural system is also lower than the unoptimized structure."

"Makalah ini membahas pengembangan Sistem Penciuman Elektronik menggunakan 16 buah sensor kuarsa terlapis membran sensitif. Penulis telah mengembangkan Sistem Penciuman Elektronik dengan jumlah sensor sebanyak 4 buah, akan tetapi sistem ini hanya mampu membuat klasifikasi aroma campuran dengan tingkat pengenalan dibawah 40%. Pengembangan sistem dilakukan dengan meningkatkan jumlah sensor untuk memperbesar dimensi ruang pengamatan dan peningkatan frekuensi dasar sensor untuk mendapatkan akurasi yang lebih tinggi.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem 16 sensor mempunyai kapabilitas yang tinggi untuk klasifikasi aroma campuran. Tingkat pengenalan sistem dengan 16 sensor untuk aroma campuran dengan 6 tingkat konsentrasi alkohol berkisar 89.9%, bila diproses secara terpisah, sedangkan apabila dilaksanakan secara ?batch? akan menghasilkan tingkat pengenalan sekitar 82.4%.

---

An artificial odor recognition system is developed for discriminating odors. This artificial system consisted of 16 quartz resonator crystals as the sensor array, a frequency modulator and a frequency counter for each sensor that are connected directly to a microcomputer. We have already shown that the artificial odor recognition system with 4 sensors is high enough to discriminate simple odor correctly, however, when it was used to discriminate compound odors, the recognition capability of this system is dropped significantly to be about 40%.Results of experiments show that the developed artificial system with 16 sensors could discriminate compound aroma based on 6 gradient of alcohol concentrations with high recognition rate of 89.9% for non batch processing system, and 82.4% for batch processing of the classes of odors."