Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Teknologi komputasi yang semakin maju memungkinkan untuk menggunakan teknologi ini semaksimal mungkin pada pemecahan masalah yang lebih kompleks dengan menggunakan algoritma evolusi (Evolutionary Algorithm, EA). Supaya bisa memanfaatkan komputasi paralel ini, struktur kontrol EA hams didesentralisasikan. Hal ini sulit dicapai tanpa mengubah semantik dad algoritma seleksi yang digunakan, sehingga mengakibatkan berubahnya sifat-sifat pemecahan masalahnya secara keseluruhan. Tulisan ini akan mengaplikasikan suatu jenis algoritma seleksi yang didesentralisasi yaitu seleksi lokal yang dielitisasi yang digabungkan dengan seleksi turnamen biner. Algoritma evolusi ini akan diaplikasikan pada pencarian Fuzzy Associative Memory untuk sistem gerak pitch pada pesawat terbang."

"We specifically focus on the following issues: 1. An important question when modeling continuous optimization problems is how we should handle overconstrained problems, i.e. problems that have no solutions. 2. Users of a programming language often want a rich language that is easy to model in. 3. A well-known technique for solving ASP consists of translating a program P to a propositional theory whose models exactly correspond to the answer sets of P. "

"ABSTRAKLearning Vector Quantization (LVQ) merupakan salah satu metode yang digunakan dalam jaringan syaraf tiruan atau Artificial Neural Network. Namun untuk data yang bervariasi,performa LVQ mengalami penurunan, hal ini terlihat dari tingkat rekognisi yang diperoleh. Oleh karena itu dikembangkan metode logika Fuzzy yang diperkirakan mampu menaikkan kembali tingkat rekognisi dan performa dari LVQ . Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa dengan logika Fuzzy tingkat rekognisi naik hingga 40 %.

---

ABSTRACT

Learning Vector Quantization (LVQ) is one of the method that used in Artificial Neural Network.,but result shows that any data variations have decreasing the recognition rate. Fuzzy Logic developed to increasing and reinstate the recognition rate of LVQ. With Fuzzy logic, the result shows that recognition rate achieve 40% of increasing."

"Tesis ini membahas tentang Pengendali Logika Fuzzy sistem Thermal Mixing. Salah satu contoh proses thermal mixing yang cukup sederhana dan mewakili adalah Proses Pencampuran Air Panas dan Air Dingin. Sistem pencampuran air panas dan air dingin ini terdiri atas sebuah tangki dengan dua buah pipa saluran masukan dan sebuah saluran keluaran. Level dan temperatur air akan diukur dengan menggunakan tranduser.Sistem pencampuran air panas dan air dingin ini merupakan sistem yang multivariabel dengan empat masukan dan dua keluaran. Dari pemodelan yang diperoleh dapat dilihat bahwa sistem pencampuran ini merupakan sistem non linier. Sifat non linier sistem ini merupakan suatu kendala yang harus dikendalikan untuk mendapatkan hasil yang diinginkan yaitu temperatur dan level air tertentu.Konfigurasi sistem yang digunakan pada pengujian ini adalah maksimum tinggi air dalam tangki 2 m, luas alas tangki 2 m2, luas penampang pipa air 0,05 m2, tinggi level air awal 1 m, suhu air awal dalam tangki 27°C.Untuk melihat tanggapan sistem pengendalian proses pencampuran air panas dan air dingin dengan menggunakan pengendali logika fuzzy maka harus dilakukan berbagai pengujian dengan berbagai macam kondisi. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan fasilitas Simulink versi 4 pada program Matlab versi 6.0.0.88 Release 12.

---

This thesis studies a fuzzy logic controller to the process of thermal mixing. An example of a simple thermal mixing process that represent it was a cold and hot water mixing process. The cold and hot water mixing system consist of a tank which connected to two water pipe inputs and a water pipe output. Water level and temperature were measured with transducers.

The cold and hot water mixing process was a multivariable system with four inputs and two outputs. From mathematical models, the mixing system is a non linear system. The non linearity of this system is the constraint that has to be controlled to achieve the temperature and level set points.

The system configuration used in the examination are 2 m of maximum water level in tank, base area of tank is 2 m2, cross section area of outlet pipe is 0.05 m2 initial water level is 1 m and initial water temperature is 27°C.

The responds system of the mixing process control using fuzzy logic controller was tested in some variants conditions. The tests were simulations using the Simulink version 4 facility in Matlab version 6.0.0.88 release 12 program."

"Kontrol tegangan dan daya reaktif memegang peranan penting dalam pengoperasian suatu sistem tenaga listrik yang optimal. Dalam proses kontrol, pengaturan terhadap beberapa variabel sistem dilakukan untuk mengubah variabel lainnya. Variabel-vari abet sistem ini antara lain besar dan sudut phasa tegangan pada busbar beban, sudut phasa tegangan dan daya reaktif pada generator, besar tegangan generator, sumber daya reaktif dan tapping transformator. Hubungan ketergantungan diantara variabel-variabel tersebut dapat ditentukan nilainya dengan suatu analisis sensitivitas terhadap sistem tenaga listrik. Definisi sensitivitas adalah perband'Wn antara perubahan nilai pada variabel bebas terhadap perubahan pada variabel tak bebas. Oleh sebab itu analisis sensitivitas sangat penting untuk melihat hubungan sebab akibat diantara variabel-variabel tersebut. Dalam skripsi ini akan dilakukan analisis sensitivitas pada suatu sistem tenaga listrik yang meliputi penentuan variabel sistem, perhitungan matriks sensitivitas dan evaluasi terhadap nilai-nilai sensitivitas yang diperoleh. Di samping itu juga akan ditunjukkan hasil studi aliran daya terhadap sistem tersebut sebagai tinjauan untuk aplikasi analisis sensitivitas ini."

"Dalam sistem tenaga listrik, frekuensi sistem hams dapat dijaga pada standar operasi dari setiap mesin pembangkit daya ( 50 Hz). Masalah utama pada saat pembangkitan tenaga listrik adalah jika sistem mengalami gangguan ketidakseimbangan daya sistem sehingga menyebabkan tejadinya penurunan frekuensi sistem.Penurunan frekuensi sistem ini sangat berbahaya sebab bila tidak teramati dengan baik dan segera dilakukan tindakan penyelamatan akan dapat menyentuh batas bawah frekuensi sistem terinterkoneksi yang masih dapat bertahan (47.5 Hz) sehingga akibat fatal yang terjadi adalah pemadaman total (black out).Tesis ini membahas mengenai bagaimana mengatasi penurunan frekuensi sistem akibat beban berlebih dengan melakukan pelepasan beban otomatis pada sistem Jawa-Bali dengan menerapkan teknologi Fuzzy. Aturan-aturan berbasis pengetahuan para pakar atau data yang menjadi rule base fuzzy ternyata dapat diterapkan untuk menghasilkan nilai besar keputusan pelepasan beban yang tepat seperti hasil perhitungan rumus matematika

---

In the case of the electrical energy, the system frequency has to be maintained at the operational standard of every energy producing set of 50 Hz. The main problem which may arise at the electrical energy production is when there is problem due to the energy system equilibrium which will eventually cause the lessening in the system frequency.

The lessening in the system frequency will create serious problem, because if that remains well unnoticed and no safety action is soon be taken, this may eventually touch the base limit at the interconnection system frequency, which, so far is still able to stand (at 47,5 Hz) and so that a fatal consequences may follow, which is the total black out.

This thesis basically discuss the way how to overcome in any way the lessening of the system frequency as a result of the excess burden by releasing automatic burden in the in the Java-Ball systems and by making use of the fuzzy logic technology.

All the rulings which are based on the expert knowledge and data which so far have been parts of ttie rule base fuzzy, all prove to be applicable to produce outstanding function in the decision of releasing the right amount of burden just in line with application of the mathematical formula."

"Sistem perolehan citra merupakan bidang penelitian yang berkembang pesat seiring dengan semakin banyaknya jumlah koleksi citra. Zoran telah mengembangkan sistem perolehan citra dengan menggunakan atribut tingkat rendah yaitu spasial warna. Namun pada sistem tersebut masih ditemukan satu kekurangan yaitu pendekatan yang digunakan adalah crisp, dengan pendekatan ini ada citra-citra yang relevan tetapi citra tersebut tidak diperoleh yang seharusnya dapat diperoleh. Pada penelitian ini diusulkan logika fuzzy sebagai pendekatan untuk merepresentasikan spasial warna pada sistem perolehan citra. Fungsi keanggotaan fuzzy yang diusulkan untuk memodelkan kedua puluh dua spasial warna Zoran adalah fungsi gaussian dua dimensi (2D). Kedua puluh dua spasial warna tersebut adalah : tengah, pinggir, tepi kiri, tepi kanan, tepi atas, tepi bawah, kiri atas, kiri bawah, kanan atas, kanan bawah, seperempat kiri atas, seperempat kiri bawah, seperempat kanan atas, seperempat kanan bawah, setengah kanan, setengah kiri, setengah atas, setengah bawah, horisontal, vertikal, diagonal menaik serong ke kanan, diagonal menurun serong ke kanan. Hasil uji coba memperlihatkan bahwa sistem ini berhasil memperbaiki pendekatan sebelumnya dalam merepresentasikan kueri spasial warna. Diharapkan rancangan sistem ini bisa memberikan kueri yang lebih alami kepada pengguna."