Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sistem penciuman elektronik dikembangkan untuk mengatasi ketergantungan terhadap penciuman manusia. Sistem penciuman elektronik ini dibangun dengan memanfaatkan algoritma fuzzy learning vector quantization (FLVQ) untuk proses klasifikasinya. Penelitian ini akan mencoba dua metode baru yang dikembangkan yaitu pemilihan bobot awal jaringan dari vektor rata-rata setiap kelas aroma dan melakukan pengenalan di ruang eigen. Berdasarkan percobaan yang dilakukan, ternyata bahwa kedua metode baru tersebut mampu meningkatkan deraja pengenalan aroma. Pada pengenalan terhadap aroma yang terdiri dari campuran 2 zat (aroma 2 campuran) dengan sistem 8 maupun 16 sensor akurasinya mencapai lebih dari 98%. Sedangkan apda pengenalan aroma yang terdiri dari campuran 3 zat (aroma 3 campuran) akurasi sistem 8 sensor sekitar 80% dan sistem 16 sensor mencapai lebih dari 94%."

"Perkembangan teknologi kontrol terus berlanjut dengan segala ragam pengembangannya, salah satu diantaranya adalah penerapan metode Jaringan Syaraf Tiruan dalam proses kontrol. Kendala yang saat ini dihadapi adalah kenyataan bahwa Jaringan Syaraf Tiruan memiliki respon yang relatif lambat, hal ini dikarenakan panjangnya algoritma sehingga memerlukan waktu komputasi yang lama. Maka dari itu tulisan ini akan membahas tentang pengembangan metode alternatif untuk mendapatkan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan yang lebih cepat dan akurat. Ada dua yang sudah berhasil dikembangkan yaitu SOM Fuzzy dan LVQ Fuzzy dengan memfokuskan pada perhitungan jarak antar vektor fuzzy. Dimana, setelah dilakukan pengembangan dan pengujian, metode SOM Fuzzy dan LVQ Fuzzy terbukti mampu meningkatkan recognition dari metode SOM dan LVQ. Dari segi kecepatan, meskipun metode fuzzy yang dikembangkan ini memiliki waktu proses yang sedikit lebih lama daripada metode SOM dan LVQ reguler, namun jika dibandingkan dengan Backpropagation yang memiliki tingkat recognition sama baiknya waktu prosesnya metode fuzzy jauh lebih cepat.

---

The development of control technology continues with all kinds of development, one of them is the application of neural networks in process control. Constraints currently faced is the fact that neural networks have a slow response, this is because the length of the algorithm that requires a long computation time. So this paper will discuss the development of alternative methods to obtain algorithms of neural networks more quickly and accurately.The methods that have been successfully developed is the Fuzzy SOM and Fuzzy LVQ by focusing on the calculation of distance between fuzzy vectors. After development and testing, methods of Fuzzy SOM and Fuzzy LVQ been able to increase recognition of SOM and LVQ methods. In terms of speed, although the methods developed in this fuzzy processing time slightly longer than the regular method of SOM and LVQ, but when compared with a level of recognition Backpropagation as good when the process is fuzzy method is much faster."

"Penelitian ini adalah kelanjutan dari penelitian-penelitian sebelumnya mengenai pengenalan wajah dan penentuan sudut pandang wajah 3D dengan metode Nearest Feature Line (NFL) dan optimasi ruang ciri lewat Algoritme Genetika (GA). Umumnya, ruang ciri dibentuk berdasarkan vektor-vektor eigen dengan nilai-nilai eigen terbesar. Fokus utama penelitian ini terletak pada pengkombinasian vektor eigen (bukan hanya yang terbesar) dalam membangun ruang ciri. Untuk menganalisis seberapa baik ruang ciri yang dibentuk lewat cara tersebut, dilakukan beberapa eksperimen pengenalan wajah dan penentuan sudut pandang wajah 3D pada tiga skema-sistem: Fully-KLT, Subset-1-KLT dan Subset-2-KLT. Tingkat pengenalan yang diperoleh mencapai 91,7% untuk pengenalan wajah pada skema Fully-KLT dan Subset-2-KLT, dan mencapai 87,5% untuk penentuan sudut pandang wajah pada skema Fully-KLT. Berdasarkan hasil eksperimen, diperoleh kesimpulan bahwa ruang ciri dengan kombinasi vektor eigen dapat lebih optimal dalam hal representasi data spasial. Namun, ruang ciri yang tersusun atas vektor-vektor eigen terbesar unggul dalam hal perbandingan antara tingkat pengenalan yang diberikan dengan pengurangan lebar dimensi. "

"Penelitian ini merupakan kombinasi dari penelitian-penelitian sebelumnya mengenai pengenalan sudut-pandang dan wajah 3D dengan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) yang sebelumnya menggunakan Self Organizing Map (SOM) dalam representasi ruang eigen dan penerapan algoritma genetika dalam menentukan ruang ciri yang optimal. Pada penelitian kali ini Jaringan Neural Buatan yang digunakan adalah Learning Vektor Quantization (LVQ) dalam ruang eigen dengan mengaplikasikan algoritma genetika untuk mengoptimasi ruang ciri. Untuk menganalisa seberapa baik pengenalan dengan menggunakan algoritma LVQ ini, dilakukan beberapa eksperimen dalam penelitian ini untuk memperbandingkan tingkat pengenalan pada sistem fully-KLT dan Subset II-KLT, dengan menggunakan algoritma genetika dan dengan menggunakan full eigen untuk sistem dengan dan tanpa reduksi awal pada PCA untuk masing-masing dataset yang telah ditentukan. Tingkat pengenalan terbaik untuk pengenalan sudut basis mencapai 96,9 %, pengenalan sudut tengah mencapai 67,7 % pada sistem fully-KLT dan pengenalan sudut tengah pada subset II-KLT mencapai hasil tertinggi sebesar 80,6 %. Sedangkan untuk pengenalan wajah, tingkat pengenalan terbaik mencapai 79,2 %, pada pengenalan wajah peningkatan jumlah citra uji GA ternyata tidak memberikan perbaikan hasil pengenalan. Secara umum pengenalan dengan menggunakan algoritma genetika belum mampu menyaingi tingkat pengenalan dengan menggunakan keseluruhan eigen (full eigen). "

"Kehandalan dari sebuah sistem pengenalan aroma tidak hanya tergantung pada kemampuan perangkat sensor melainkan juga tergantung pada sistem pengenalan pola yang menggunakan jaringan syaraf tiruan. Struktur jaringan syaraf yang sederhana memiliki performa yang buruk untuk memisahkan berbagai campuran aroma. Kombinasi antara teori fuzzy dan jaringan syaraf tiruan digunakan karena teori fuzzy dapat menangani masalah data yang samar-samar sedangkan jaringan syaraf tiruan mempunyai kemampuan untuk pembelajaran yang bagus. Algoritma LVQ digunakan sebagai proses pembelajaran dalam sistem karena algoritma ini mempunyai kecepatan pembelajaran dan keakuratan yang cukup tinggi. Namun penggunaan LVQ dengan teori fuzzy masih menemui kendala utama yaitu pemilihan inisialisasi vektor referensi. Dalam paper ini kami mengusulkan metode baru dalam tahap inisialisasi vektor referensi, yaitu memilih vektor referensi awal yang terbaik dengan menggunakan fungsi fitness. Selanjutnya kami juga telah mengembangkan aplikasi berbasis GUI untuk menampilkan hasil dari klasifikasi aroma. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggunaan fungsi fitness dalam pemilihan vektor referensi mampu meningkatkan tingkat pengenalan aroma dalam sistem."

"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."

"Dalam makalah ini, penulis mengajukan metodologi baru dalam sistem pengenalan wajah 3-D dengan menggunakan penambahan garis ciri pada metode perhitungan jarak terpendek dalam ruang ciri. Penambahan garis ciri ini dilakukan dengan memperbanyak jumlah garis ciri tanpa menambahkan titik ciri baru, dengan membentuk sebuah garis ciri baru dari setiap titik ciri terhadap setiap garis ciri yang dibentuk dari setiap dua buah titik ciri. Dengan penambahan garis ciri ini, sistem akan memperoleh tambahan informasi variasi ciri obyek, sehingga tingkat pengenalan sistem dapat meningkat.Dalam makalah ini, penulis juga mengembangkan metode TK-LSebagian1 dan TK-LSebagian2 sebagai metode untuk mentransformasikan citra wajah 3-D dari ruang citra spatial ke dalam representasi ruang eigennya. Data percobaan dalam penelitian menggunakan citra wajah orang Indonesia dalam berbagai sudut pandang pengamatan dan ekspresi. Pengujian terhadap sistem dilakukan untuk mengenali wajah dengan sudut pandang pengamatan yang berbeda dengan citra wajah yang dilatihkan sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pengenalan tertinggi akan diperoleh sistem dengan menggunakan TK-LSebagian2 dan metode penambahan garis ciri yaitu sebesar 99.17%.

---

3-D Face Recognition System using Additional Feature Lines in Nearest Feature Line Method in Eigenspace Representation. In this paper, the authors propose a new method in 3-D face recognition system using additional feature lines in Nearest Feature Line method, called the Modified Nearest Feature Line method. The additional feature lines can be acquired by projecting each feature point to other feature lines in the same class without increasing the number of feature points. With these additional lines, the system will have the ability to capture more variations of face images, so it can increase the recognition rate of the system.The authors also propose KL-TSubspace1 and KL-TSubspace2 as methods in transforming the 3-D face images from its spatial domain to their eigenspace domain. The experiments use the 3-D human faces of Indonesian people in various expressions and positions. Then, the system is applied to recognize unknown face images with different viewpoints. Experimental results shown that the system using KL-TSubspace2 and Modified Nearest Feature Line method can have the highest recognition rate of 99.17%."

"ABSTRAKSistem penciuman elektronik terdiri dari 3 bagian yaitu sistem sensor yang merubah besaran aroma menjadi besaran listrik, sistem elektronik yang mengukur besar perubahan frekuensi sensor dan sistem jaringan neural buatan yang melakukan pengenalan aroma. Peningkatan kemampuan pengenalan aroma yang cepat, tepat dan akurat pada sistem neural buatan sangat diperlukan oleh sistem penciuman elektronik ini, untuk itu perlu dikembangkan metode fuzzy learning vector quantization. Metode FLVQ merupakan metode jaringan neural buatan berbasis pada vector quantization yang mengintegrasikan teuri fuzzy dalam proses pembelajarannya dan mempunyai algoritma yang sederhana tetapi berkemampuan tinggi dalam pengenalan aroma. Pengembangan fuzzy learning vector quantization berfokus pada proses pembelajarannya terutama pada cara merubah fuzziness vektor pewakil. Berdasarkan cara perubahan fuzzinessnya ada tiga variasi FLVQ yang dinamakan FLVQ konstan, yaitu merubah lebar fuzziness vektor pewakil dengan besaran yang konstan; FLVQ variabel, yaitu merubah lebar fuzziness vektor pewakil berdasarkan nilai similaritas; dan FLVQ tunggal, yaitu merubah lebar fuzziness vektor pewakil hanya pada salah satu bagian sisinya. Hasil Penelitian dengan sampel aroma produk marta tilaar dan aroma etanol menunjukkan bahwa jaringan neural buatan FLVQ mempunyai kemampuan pengenalan yang lebih baik bila dibandingkan dengan propagasi balik."