Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 163897 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Muhammad Rias Agnini Majdi
"Jenis-jenis alat musik yang digunakan dalam suatu musik adalah salah satu cara menjelaskan musik tersebut. Skripsi ini membahas penggunaan ekstraksi fitur MFCC dan metode klasifikasi k-NN untuk mengklasifikasi alat musik berdasarkan suara yang dihasilkannya. MFCC merupakan sebuah metode yang mampu mengolah sebuah data suara sehingga menghasilkan beberapa fitur yang bersifat numerik. k-NN merupakan sebuah metode klasifikasi yang menggunakan jarak dari fitur tiap-tiap observasi. Pengerjaan skripsi dilakukan dengan mengekstraksi fitur dari data-data suara yang tersedia dengan MFCC lalu menggunakan fitur-fitur yang diekstraksi tersebut untuk metode klasifikasi k-NN. Data yang digunakan adalah data suara alat musik yang tersedia pada dataset Philharmonia Orchestra Sound Samples. Hasil dari penerapan metode klasifikasi k-NN pada skripsi ini menunjukkan bahwa model k-NN mampu meraih nilai akurasi hingga 94,84%.



Instrumentation is one way to describe a music. This study discusses the use of MFCC feature extraction and k-NN classification method to classify instruments by the sound they produce. MFCC is a method capable of processing a sound data into a set of numeric features. k-NN is a classification method that uses the distance of the features of each observations. The process of this study uses MFCC to extract the features of available sound data and use these extracted features to fit a k-NN model. The data used in this study are the sound data available in the Philharmonia Orchestra Sound Samples dataset. The result of k-NN model fitting in this study shows that the model is capable of reaching an accuracy of 94.84%.

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fetty Amelia
"Metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) adalah metode yang paling populer dan memiliki kinerja yang baik sebagai metode feature extraction (pengekstraksi ciri) hingga saat ini. Namun berdasarkan hasil simulasi, diketahui bahwa speaker recognition system yang menggunakan MFCC sebagai metode feature extraction memiliki akurasi yang rendah ketika diterapkan pada sinyal suara yang mengandung noise.
Dalam penelitian ini, penulis mengusulkan metode Discrete Wavelet Transform - Mel Frequency Cepstral Coefficient (DWT-MFCC) untuk mengatasi masalah tersebut. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode DWT-MFCC memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan metode MFCC konvensional apabila diterapkan sebagai metode feature extraction dalam sistem speaker recognition dengan tingkat SNR dari 15 hingga 40 dB.

The Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC) method is the most popular method and has good performance as a feature extraction to date. But based on the simulation results, it is known that the speaker recognition system that uses MFCC as a feature extraction has low accuracy when applied to voice containing noise.
In this study, we propose the Discrete Wavelet Transform - Mel Frequency Cepstral Coefficient (DWT-MFCC) method to overcome this problem. The simulation results show that the DWT-MFCC method has higher accuracy compare with conventinal MFCC method when applied as feature extraction in the speaker recognition system with SNR from 15 to 40 dB.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
T53154
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Junanto Prihantoro
"

Konsumsi energi nasional secara signifikan dikontribusikan oleh tenaga listrik rumah tangga. Untuk mengetahui penggunaan energi listrik di setiap peralatan listrik rumah tangga, teknik yang disebut Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) digunakan. NILM adalah alat untuk memantau dan mengidentifikasi kekuatan setiap peralatan listrik. Baru-baru ini beberapa metode klasifikasi data seperti jaringan saraf, pembelajaran mendalam telah diterapkan untuk mengembangkan NILM. Dalam tulisan ini, metode naive bayes digunakan untuk NILM. Metode ini untuk mengklasifikasikan kondisi on-off peralatan listrik. Untuk meningkatkan akurasi, metode preprocessing data yang normalisasi dan diskritisasi digunakan. Perbandingan kinerja dievaluasi untuk setiap metode. Dalam tulisan ini, dataset REDD digunakan. Metode Supervised learning yang digunakan adalah Naive Bayes dan K Nearest Neighbour. Hasil simulasi menunjukkan bahwa dua metode ini dapat mengenali data NILM dengan akurasi yang tinggi. Metode naive bayes dengan diskritisasi memperoleh akurasi tertinggi dengan nilai 96.64% diikuti oleh KNN dengan k =5 dengan nilai 96.1287%.

 


National energy consumption is significantly contributed by household electricity. To find out the use of electrical energy in every household electrical equipment, a technique called Non-Intrusive Load Monitoring (NILM)  used. NILM is a tool to monitor and identify the strength of each electrical equipment. Recently several methods of data classification such as neural networks, deep learning have been applied to develop NILM. In this paper, the naive Bayes method used for NILM. This method is to classify the conditions of on-off electrical equipment. Accuracy to improve, data preprocessing techniques that are normalised and discretised used. Performance comparisons are evaluated for each method. In this paper, the REDD dataset used. The Supervised learning method used is Naive Bayes and K Nearest Neighbor. The simulation results of the two classification methods can recognise NILM data with high accuracy, the naive Bayes method with discretisation obtained the highest accuracy with an amount of 96.64% followed by KNN with 5 with a value of 96.1287%.

 "

2019
T53159
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sachin Naik
"Recognition of handwritten mathematical expressions has been an important topic for many researchers for decades. It remains one of the most challenging and exciting areas in pattern recognition. In the recognition process of offline handwritten mathematical expressions, segmentation is the most important process. Problems in ambiguities of identifying superscript and subscript in complex offline mathematical expressions remain one of the most important problem. To the best of our knowledge little work has been done in the segmentation of offline handwritten mathematical expressions with respect to superscript and subscript. In this paper an efficient segmentation technique for superscript, subscript and main characters within offline handwritten mathematical expressions has been proposed. This technique is based on the generation of predictions for superscript, subscript and main characters within handwritten mathematical expressions, which helps for the reconstruction of mathematical expressions during the recognition process with their spatial interrelationship. The proposed system was conducted as an experiment with a database of 300 samples of scanned mathematical expressions that comprised 2,000 symbols out of which there were 31 different types of Mathematical Symbols. The classification of the elements was carried out by the K-NN-classifier based on density features. This experiment shows remarkable results."
Depok: Faculty of Engineering, Universitas Indonesia, 2015
UI-IJTECH 6:3 (2015)
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library
cover
Akhmad Aldiya Yusuf
"ABSTRAK
Isu kesehatan mental merupakan sebuah isu yang sangat berkembang pesat pada masa ini. Remaja dan dewasa muda pada usia 16 hingga 30 tahun adalah korban utama yang menjadi penderita penyakit mentalitas. Isu kesehatan mental merupakan isu yang cukup serius dalam bidang medis dan social. Salah satu penyebab dari penyakit pada mentalitas manusia adalah kurangnya kemawasan diri, yang merupakan salah satu kunci dalam menjaga kestabilan mental pada diri seseorang. Sinyal otak merupakan suatu sinyal yang diduga mampu mendekteksi aktifitas otak manusia, dan dari sinyal tersebut, kita mampu membuat suatu sistem klasifikasi kondisi emosional manusia. Pada penelitian ini, EEG Neurostyle dengan 24 kanal digunakan untuk menangkap sinyal kelistrikan dari otak manusia. Metodenya meliputi reaksi seorang subjek terhadap stimulus berupa audio-visual yang berdurasi kurang lebih 5 menit. Subjek terdiri dari 10 orang manusia berumur 18 hingga 22 tahun, dimana tiap subjek menonton sebuah video pada lingkungan yang sama. Ekspresi mimik wajah akan direkam menggunakan kamera sebagai referensi dan konfirmasi agar sesuai dengan emosi yang dideskripsikan oleh subjek. Fitur emosi berupa RPR kemudian diambil untuk kemudian dimasukan kedalam algoritme classifier. Emosi dibagi berdasarkan 4 jenis yaitu: senang, sedih, takut, dan jijik Menggunakan Supervised Machine Learning, kita dapat menggunakan fitur fitur tersebut untuk klasifikasi. Menggunakan k-NN, didapat akurasi diatas 70% dengan menggunakan 4 kelas.

ABSTRACT
Mental health issues are growing rapidly in these recent years. Teenagers and young adult on age 16-30 years old are the most common victims. Mental health is a really serious issue concerning emotional health. One of the causes on emotional health issues is a lack of self-awareness, which is the key cornerstone on maintaining emotional-state. Brain signals has proven that it can read human emotion, and from there we can use brain waves to classify human emotional-state. In this research study, EEG Neurostyle of 24 channels is used to obtain brain electrical signals. The method involves the subject reaction to a set of audio-visual stimuli of approximately 5 minutes, the subject consists of 10 subjects aged 18-22, with each person watched the video-clips in the same environment. The expressions of the subjects were recorded separately to ensure their emotion accordance with the source (i.e. sad clips resulting sad emotion). Then its feature were extracted. The feature were used to classify the emotion into 4 classes: happy, sad, scared, and disgust. Using Supervised Machine Learning Method, we can use these features to identify a new sample to predict which class it belongs to. Using k-NN algorithm as classifier, an accuracy greater than 70% is obtained with 4 classes."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Ghazy
"Indonesia merupakan salah satu negara dengan produksi tanaman padi terbesar di dunia dengan total lebih dari 150 juta ton padi dihasilkan pada 3 tahun terakhir. Meskipun sudah menjadi makanan pokok selama bertahun-tahun, tanaman padi tidak luput dari serangan penyakit yang dapat menghambat produksi beras padi. Berbagai macam penyakit dapat menghambat produksi beras padi di Indonesia. Daun tanaman padi yang terkena serangan penyakit dapat digunakan sebagai indikator jenis penyakit dikarenakan setiap penyakit tanaman padi memiliki corak yang unik pada daun tanaman padi. Dari citra daun tanaman padi yang didapat, dilakukan transformasi format citra ke dalam format grayscale untuk dibentuk Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) untuk beberapa sudut. Fitur Haralick kemudian diekstraksi dari GLCM yang sudah didapatkan untuk mendapatkan fitur-fitur yang dapat menjelaskan citra daun tanaman padi tersebut. Metode ini dapat digunakan dikarenakan fitur Haralick dalam GLCM mampu menangani citra yang memiliki perbedaan tekstur dengan baik dan citra daun penyakit tanaman padi memiliki perbedaan pada tekstur daun yang cukup jelas dilihat. Sehingga dapat dikatakan bahwa metode ini cocok untuk digunakan pada kasus ini. Dengan jumlah fitur Haralick yang cukup banyak, Linear Discriminant Analyis (LDA) kemudian diaplikasikan kepada fitur-fitur Haralick sebagai metode reduksi dimensi sedemikian sehingga fitur baru yang didapatkan memiliki separasi yang lebih baik. Kemudian, Support Vector Machine (SVM) digunakan sebagai classifier dalam mengklasifikasi penyakit tanaman padi menggunakan fitur LDA yang sudah didapatkan.

Indonesia is one of the world’s leading rice producers with a total of more than 150 million tons of rice produced in the last three years . Rice plants, despite being a staple crop for many years, are susceptible to diseases that can hamper rice production.  Because each diseases of rice plants has a distinctive pattern on the leaves of rice plants, the leaves of diseased rice plants can be used as indicators of the type of disease. The picture format of the rice leaf is converted to grayscale in order to create a Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) at multiple angles. The Haralick feature is extracted from the GLCM to obtain features that can describe the image of the rice plant leaf. Because the Haralick feature in GLCM can handle images with diverse textures and the image of leaves of rice plant diseases has differences in leaf texture that are clearly apparent, this method can be used. With a large number of Haralick features, the Linear Discriminant Analysis (LDA) is used as a dimension reduction technique for the Haralick features, resulting in better separation of the new features. The Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier to classify rice plant diseases based on the obtained LDA features."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Arvan Aulia Rachman
"Klasifikasi data kanker dilakukan untuk menemukan terapi yang tepat yaitu memaksimalkan efektivitas dan meminimalkan toksisitas. Pada umumnya, data kanker terdiri dari banyak fitur. Namun, tidak semua fitur tersebut informatif. Oleh karena itu, fitur-fitur tersebut akan diseleksi menggunakan metode Fisher's Ratio untuk memilih fitur-fitur yang paling informatif. Fitur-fitur terbaik akan dibentuk data baru. Data, sebelum dan setelah dilakukan pemilihan fitur, diklasifikasi menggunakan metode Fuzzy C-Means. Akurasi dari proses klasifikasinya akan dibandingkan. Hasilnya, tanpa melakukan pemilihan fitur, diperoleh rata-rata akurasi sebesar 82.92%. Setelah dilakukan pemilihan fitur, diperoleh akurasi terbaik dengan menggunakan 150 fitur dengan rata-rata akurasi sebesar 89.68%.

Classification of cancer data is done to find the right therapy that maximize efficacy and minimize toxicity. In general, cancer data consists of many features. However, not all of these features are informative. Therefore, these features will be selected using Fisher's Ratio to choose features that are most informative. The best features to be formed new data. Data, before and after feature selection, are classified using Fuzzy C-Means. The accuracy of the classification process will be compared. As a result, without doing feature selection, the accuracy is 82.92%. After doing feature selection, the best accuracy is obtained by using 150 features with the accuracy is 89.68%.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2016
S64140
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Evan Eka Wijaya
"Klasifikasi genre musik merupakan salah satu bidang dari Music Information Retrieval (MIR) yang menggunakan pola-pola spektral dalam rekaman audio digital sebagai fitur untuk membentuk sebuah sistem yang dapat menentukan genre dari sebuah musik secara otomatis. Beberapa model deep learning telah dikembangkan untuk memperoleh performa terbaik dalam melakukan klasifikasi genre musik. Tiga di antaranya adalah Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), dan model hybrid CNN-LSTM. Walaupun model- model tersebut mampu memberikan hasil yang cukup memuaskan, model-model tersebut memiliki kekurangan masing-masing. Model CNN kurang dapat memperhitungkan urutan-urutan fitur pada data berurutan dan model LSTM tidak dapat melakukan komputasi secara paralel. Ketiga model tersebut juga membutuhkan pengulangan dan konvolusi yang kompleks, serta waktu yang cukup panjang untuk perhitungan berurutan. Transformers merupakan arsitektur model yang tidak lagi mengandalkan recurrence/pengulangan, melainkan mekanisme attention yang dapat memperhitungkan urutan-urutan data pada data berurutan dan melakukan perhitungan paralel sehingga jangka waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat. Melihat keberhasilan dan kepopuleran dari Transformer pada berbagai bidang seperti Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) pada bidang Natural Language Processing dan Vision Transformers pada bidang Computer Vision, pada skripsi ini dilakukan analisis mengenai kinerja model Transformers dalam permasalahan klasifikasi genre musik dibandingkan dengan model CNN, LSTM, dan CNN-LSTM.

Music genre classification is one of the fields of Music Information Retrieval (MIR) that uses spectral patterns in digital audio recording as features to build a system that can automatically classify a music’s genre. Several deep learning models have been developed to get the best performance in classifying music genres. Three of them are Convolutional Neural Network (CNN), Long Short-Term Memory (LSTM), and hybrid CNN-LSTM model. Although those models can give satisfactory results, each model has their own weakness. CNN is less able to consider the sequences in sequential data and LSTM is not able to do parallel computation. All these models also require complex recurrences and convolutions, as well as quite a long time for sequential calculations. Transformers is a model architecture that no longer relies on recurrences, but rather on an attention mechanism that can consider the sequences in data and perform parallel calculations so that the time required for calculation is shorter. Looking into the success and popularity of Transformers in various fields such as BERT in the field of NLP and Vision Transformers in the field of Computer Vision, this thesis analyzes the performance of Transformers on music genre classification compared to CNN, LSTM, and CNN-LSTM."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nurul Maghfirah
"Kematian yang disebabkan oleh kanker diperkirakan akan terus meningkat, padahal jumlah kematian ini dapat dikurangi dengan adanya deteksi dini. Salah satunya adalah dengan klasifikasi data kanker. Data kanker yang digunakan merupakan data kanker berdimensi tinggi dengan ribuan fitur, tetapi tidak semua fitur yang ada merupakan fitur yang relevan. Oleh karena itu, perlu adanya proses seleksi fitur. Untuk meningkatkan tingkat akurasi yang dihasilkan, digunakan sebuah metode seleksi fitur yang meninjau adanya korelasi antar gen, yaitu CSVM-RFE. Pada metode tersebut, data yang ada diproyeksikan dan diubah menjadi sebuah data baru dengan ekstraksi fitur, dan kemudian dilakukan proses seleksi fitur. Penggunaan dua metode tersebut pada klasifikasi tiga data kanker yang ada terbukti menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi, pada data kanker kolon tingkat akurasi yang didapatkan adalah sebesar 96.6, pada kanker prostat sebesar 98.9, dan pada kanker lymphoma sebesar 98,6.

The number of death caused by cancer expected to rise over two decades, whereas the number of death can be reduced by early detection. One of them is cancer classification. Cancer dataset is a high dimensional dataset that consist of thousands of features, but not all of these features are relevant. Therefore, it is necessary to remove the redundant features using feature selection. Feature selection can also improve the accuracy of classification. Many feature selection methods do not consider the correlated genes, so we need a new feature selection method that consider the correlated genes. It is CSVM RFE, in this method the existing data is projected and converted into a new data with feature extraction. These two methods are applied to the cancer datasets, and produce the accuracy of 96.6 using colon cancer dataset, 98.9 using prostate cancer dataset, and 98.6 using lymphoma cancer dataset."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2017
S69588
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nina Sevani
"Transfer learning merupakan pengembangan dari pembelajaran mesin biasa (tradisional) yang dapat diterapkan pada cross-domain. Cross-domain adalah domain yang memiliki perbedaan pada feature space atau pada marginal dan conditional distribution, sehingga sulit ditangani dengan metode pembelajaran mesin biasa. Perbedaan ini banyak terjadi pada kasus computer vision atau pattern recognition seperti untuk mengenali korban bencana alam melalui foto yang diambil dari atas menggunakan drone atau helikopter. Terjadinya perbedaan feature space dan distribusi data ini karena adanya perbedaan sudut, cahaya, dan alat yang berbeda. Kondisi seperti ini semakin menyulitkan untuk dilakukannya klasifikasi gambar terlebih pada domain dengan keterbatasan label. Implementasi transfer learning terbukti dapat memberikan performance yang baik pada banyak kasus, termasuk kasus yang menggunakan dataset gambar.
Dalam transfer learning penting untuk menghindari terjadinya negative transfer learning, sehingga perlu dilakukan pengukuran kesamaan (similarity) antar domain. Penelitian ini menerapkan feature-representation-transfer dan menggunakan Maximum Mean Discrepancy (MMD) untuk mengukur jarak antar feature pada domain yang terlibat di transfer learning. Setelah mengukur kesamaan antar domain, maka akan dilakukan pemilihan feature berdasarkan jarak antar feature. Feature terpilih adalah feature yang mempunyai jarak kurang dari threshold yang ditentukan. Bobot akan diberikan kepada feature terpilih. Selain melakukan pemilihan feature berdasarkan kesamaan domain, metode ini juga melakukan pemilihan feature yang signifikan antar class label dan dalam class label dengan menggunakan ANOVA (Analysis of Variance). Hanya feature yang signifikan yang akan digunakan untuk proses prediksi.
Metode yang diusulkan juga menerapkan inter-cluster class label untuk memperkecil perbedaan conditional distribution. Prinsip kerja inter-cluster class label ini adalah menghitung jarak minimal dari instance pada domain target ke setiap center of cluster class label. Rumus jarak yang digunakan adalah Euclidean Distance. Properti statistik seperti rata-rata dan varians akan digunakan pada metode ini, untuk menggambarkan struktur data lokal dalam setiap domain. Penggunaan rata-rata digunakan untuk menentukan threshold dan pusat cluster class label, sedangkan varians digunakan untuk pemilihan feature yang signifikan. Proses prediksi label dilakukan berdasarkan feature terpilih yang telah diberi bobot dan jarak terpendek setiap instance ke salah satu class label.
Tidak terdapat parameter tambahan dalam fungsi pembelajaran yang diusulkan. Selain itu, proses penentuan label juga dilakukan tanpa iterasi, sehingga memungkinkan metode ini dapat dijalankan dengan keterbatasan resource. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat memberikan performance sebesar 46,6%, pada saat menggunakan SVM sebagai classifier dan 51.7% pada saat menggunakan logistic regression. Akurasi yang didapat dengan SVM ini mengimbangi metode feature-representation-transfer sebelumnya. Namun akurasi dari logistic regression sudah dapat mengungguli metode sebelumnya. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan metode feature selection menggunakan properti statistik yang dikombinasikan dengan pemberian bobot pada feature terpilih dan jarak minimal dapat memberikan hasil akurasi yang baik tanpa memerlukan resource yang besar.

Transfer learning is the extension of traditional machine learning in a cross-domain environment. Cross-domains are domains with different feature spaces or different marginal and conditional distributions. Many real-world cases of computer vision and pattern recognition, such as the surveillance of some victims of natural disasters from above using a drone or helicopter, have these differences. These conditons are difficult to handle with traditional machine learning methods. The differences in feature space or data distribution caused by the existence of different angles, different light, and different tools. All of these situation add difficulty to the classification process, especially in domains with limited labels. The implementation of transfer learning is proven to provide good performance in many cases of cross-domain learning, including cases that use image datasets.
In transfer learning, it is important to measure the similarity between domains to avoid negative transfer learning. This study applies feature-representation-transfer and uses Maximum Mean Discrepancy (MMD) to measure the distance between features in the cross-domains and reduce the domain discrepancy. After measuring the similarity between domains, a feature selection will be made based on the distance between the features. Selected features are features that have a distance less than the specified threshold. Weight will be given to the selected features. In addition to selecting features based on domain similarity, this method also selects significant features between class labels and within class labels using ANOVA (Analysis of Variance). Only significant features will be used for the prediction process.
The proposed method also applies an inter-cluster class label to minimize the difference in conditional distribution. The inter-cluster class label works by calculating the minimum distance from the instance in the target domain to each center of the cluster class label. The distance formula used is Euclidean distance. Statistical properties such as mean and variance will be used in this method to describe the local data structure in each domain. The average is used to determine the threshold and center of the cluster class label, while the variance is used to select significant features. The label prediction process is carried out based on the selected features that have been weighted and the shortest distance for each instance to one of the label classes.
There are no additional parameters in the proposed learning function. In addition, the process of determining the label is also carried out without iteration, thus allowing this method to be run with limited resources. The experimental results show that the proposed method can provide a performance of 46.6% when using SVM as a classifier and 51.7% when using logistic regression. The accuracy obtained from SVM offsets the previous feature-representation transfer learning. However, the accuracy of logistic regression has been able to outperform the previous method. These results indicate that the use of the feature selection method using statistical properties combined with assigning weights to selected features and a minimum distance can provide good accuracy without requiring large resources.
"
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2023
D-pdf
UI - Disertasi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>