Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Simulasi pengenal bahan kimia menggunakan data set yang disusun dari datapembacaan sembilan sensor oksida timah, sensor kelembaban dan sensor suhu.Data set tersebut digunakan untuk training neural network menggunakan algoritmagradient descent backpropagation dan algoritma momentum backpropagation.Setelah proses training selesai maka hasil training diuji dalam simulasi mengenallima jenis bahan kimia yaitu acetone, ammonia, isopropanol, cairan pengkilat (lighterfiuid) dan cuka (vinegar). Hasil pengujian kemudian dibandingkan untuk melihatkelebihan dan kekurangan kedua algoritma backpropagation tersebut."

"Speech recognition atau pengenalan suara dengan beragam aplikasinya semakin banyak dimanfaatkan diberbagai bidang kehidupan seperti telekomunikasi, sistem keamanan, kedokteran, administrasi dan bidang-bidang praktis lainnya. Karena itulah teknologi ini terus dikembangkan untuk mendapatkan unjuk kerja yang semakin baik. Sejak dimulai pengembangannya, telah banyak metode yang digunakan dengan kemajuan-kemajuan yang berarti dibandingkan metode sebelumnya, termasuk metode yang sampai saat ini terus dikembangkan yaitu metode statistik menggunakan permodelan Hidden Markov. Walaupun masih ada metode lain yang juga memiliki unjuk kerja yang dapat dibandingkan seperti menggunakan jaringan saraf tiruan (neural network). Pada Skripsi ini disimulasikan penggunaan metode permodelan Hidden Markov (HMM) dengan Linear Predictive Coding (LPC) sebagai pengolah sinyal. Parameter-parameter yang dianalisa adalah variasi jumlah data latih, jumlah state, dan jumlah iterasi. Berdasarkan hasil simulasi didapatkan bahwa jumlah data latih memiliki peran terpenting untuk mendapatkan unjuk kerja System yang baik. Sedangkan jumlah state dan jumlah iterasi juga mempengaruhi kemampuan pengenalan walaupun tidak terlalu berarti."

"Pada tesis ini dibahas mengenai pengendalian sistem multivariabel kolom fraksinator dengan tiga pasangan masukan dan keluaran dengan pengendali Instantaneous Linierization berbasis Neural Network. Tiga masukan pada sistem yaitu top draw (U1 ), side draw (U2), bottoms reflex (U3) dan tiga keluarannya yaitu top end point (Yl), side end point (Y2), bottoms reflux (Y3). Pemodelan sistem kolom fraksinator mengacu pada tabel model heavy oil fractionator yang diambil dari Nett dan Garcia [Pret'88]. Setiap masukan pada sistem mempengaruhi ketiga keluarannya. Interaksi yang terjadi pada sistem dapat diperkecil dengan perancangan dekopling. Simulasi sistem pengendalian dengan pengendali instantaneous linieriration akan dibandingkan dengan pengendali proportional integrator (PI) menggunakan Matlab Versi 6.1 dengan Toolbox Neural Network yang dikembangkan oleh Magnus Noorgard dan Technical University of Denmark. Sistem yang telah dikendalikan diberi gangguan berupa perubahan dinamik dari intermediate reflux duty (IRD), upper reflex duty (URD) dan gangguan random yang bertujuan untuk melihat kemampuan pengendali terhadap gangguan-gangguan tersebut. Dan hasil pengujian, pengendali instantaneous linierization mempunyai settling time, peak time, rise time lebih cepat dibandingkan dengan pengendali PI.

---

This thesis discusses the control of multivariable fractionators column with three pairs of input and output using Instantaneous Linierization controller based on Neural Network The input systems are top draw (U1), side draw (U2), and bottoms reflux duty (U3). The output systems are top end point (Y1), side end point (Y2), and bottoms reflux temperature (Y3). The model system fractionators column related to table model heavy oil fractionators which taken from Prett and Garcia [Pret'88]. Every system inputs are influencing outputs one another. The interactions can be minimized by decoupling scheme. The simulation of control system with instantaneous. linierization controller will be compared to proportional integral (PI), using Matlab Version 6.1 with neural network toolbox that was developed by Magnus Noorgard from Technical University of Denmark. The controlled system will be given a dynamic change disturbance form intermediate reflux duty (IRD), upper reflux duty (URD), and random disturbance. The aim is to test the controller behavior to handle the disturbances. The result shows that the instantaneous linierization controller has shown faster settling time, faster peak time, faster rise time than that of the PI controller."

"Sistem pengenalan wajah dapat dipergunakan untuk mengetahui identitas seseorang, dan sangat berguna pada proses pendaftaran atau akses masuk ke suatu gedung, maupun proses identifikasi seorang kriminal. Pada proses pengenalan wajah, banyak sekali dimensi yang ada, sehingga diperlukan waktu komputasi yang besar. Dengan dipergunakannya FDR maka dimensi dapat dikurangi, sedangkan FALVQ dipergunakan karena prosesnya yang cepat dan hasil yang baik karena termasuk dalam neural network yang terbimbing. Hasil terbaik FALVQ dengan FDR memberikan peningkatan rekognisi orang 1,47% dan recognisi orang sudut 4,95%. Hasil didapat dengan mempergunakan dimensi 50 dan alpha 8,9. Dengan melihat potensi berkurangnya waktu yang harus dilakukan untuk FALVQ 578,42 detik dan waktu tes FALVQ berkurang 53,91 detik membuat metode FALVQ dengan FDR menjadi lebih baik dalam face recognition.

---

Face recognition system could be used to determine people identity and very useful for login process, acces to a building, ir to identified a criminal. Face recognition study consist of many dimension and it?s verry time consuming. With the use of FDR, we could minimize number of dimension, and with FALVQ will results in faster learning progress and better results due supervised learning in FALVQ.

The best result for FALVQ with FDR makes face recogniton to rise 1,47% and angle-face recognition to rise 4,95%. The optimum dimension from three tested dimension reduction is 50 dimension with alpha 8,9. With the potential of decreased time in FALVQ until 578,42 seconds and decrease in FALVQ test until 53,91 seconds makes FALVQ with FDR better to implement in face recognition."

"Metode artificial neural network digunakan dalam penghitungan nilai kapasitansi pada problem maju dari sistem ECVT untuk proses rekonstruksi semi non linear. Nilai kapasitansi hasil prediksi neural network didapatkan dari input distribusi permitivitas yang menunjukkan hasil citra yang diinginkan. Metode training neural network yang digunakan adalah training backpropagation. Pasangan input dan output data training didapatkan dari hasil simulasi menggunakan software COMSOL Multiphysics 3.4 yang kemudian ditraining menggunakan software Toolbox Neural Network pada Matlab R2007b. Hasil rekonstruksi citra semi nonlinear dibandingkan dengan hasil rekonstruksi linear.

---

Methods of artificial neural network used in the calculation value of capacitance in the forward problem of the system for the semi non-linear reconstruction of ECVT. Capacitance value of neural network predicted results obtained from the input distribution of permitivitty results indicate that the desired image. Training method used by neural network is backpropagation training. Pair input and output data obtained from the training results of the simulation using COMSOL Multiphysics 3.4 software, which then use the software Neural Network Toolbox in Matlab R2007b to train neural network. Results semi nonlinear image reconstruction compared with the results of the linear reconstruction."

"Dalam beberapa tahun ini, telah banyak penelitian yang berhubungan dengan pengenalan pola dilakukan untuk mengindentifikasi berbagai macam bentuk pola. Tesis ini membahas pengembangan jaringan saraf tiruan fungsi basis radial fuzzy. Dalam penelitian ini dilakukan dua percobaan, yaitu jaringan saraf fungsi basis radial fuzzy menggunakan SOM dan jaringan saraf fungsi basis radial fuzzy tanpa SOM.Hasil yang dicapai dari recognition rate menunjukkan jaringan saraf fungsi basis radial fuzzy menggunakan SOM memberikan performa yang baik. Jaringan saraf ini diharapkan dapat dikembangkan oleh peneliti-peneliti yang lain untuk kemajuan keilmuan dalam segala bidang.

---

In recent years, has been much research related to pattern recognition performed to identify various forms of patterns. This thesis discusses the development of artificial neural networks fuzzy radial basis functions. In this study conducted two experiments, namely radial basis function neural network fuzzy neural network using the SOM and fuzzy radial basis function without SOM.

The result of recognition rate shows the radial basis function neural networks using a fuzzy SOM gives a good performance. Neural network is expected to be developed by other researchers for the advancement of knowledge in all fields."

"Pengenalan wajah merupakan salah satu bidang dalam pengenalan pola. Pengenalan pola adalah disiplin ilmu yang bertujuan untuk mengklasifikasikan objek menjadi sejumlah kategori atau kelas. Seperti halnya pengenalan pola, pengenalan wajah bertujuan untuk mengklasifikasikan citra wajah menjadi sejumlah kategori wajah. Yang dimaksud dengan kategori wajah di sini adalah, siapakah pemilik wajah tersebut atau wajah tersebut termasuk kategori wajah siapa. Selama ini, umumnya feature untuk sistem pengenalan wajah berupa nilai grayscale per-pixel. Dalam tugas akhir ini, dilakukan uji coba untuk meneliti apakah feature kedalaman per-pixel dari gambar wajah memiliki pengaruh atau seberapa pentingnya feature kedalaman ini terhadap hasil pengenalan wajah. Representasi feature nilai grayscale dan kedalaman per-pixel ini adalah sebagai input untuk 2*32*32 neuron. Untuk mengetahui seberapa penting feature kedalaman ini, maka dilakukan perbandingan antara 3 macam hasil pengenalan yaitu hasil pengenalan dengan feature nilai grayscale saja, hasil pengenalan dengan feature kedalaman saja, dan hasil pengenalan dengan feature nilai grayscale dan feature kedalaman. Untuk pengujian, pengenalan wajah dilakukan dengan menggunakan Jaringan Neural Buatan (JNB) propagasi balik. Selanjutnya dilakukan pengenalan wajah dengan menggunakan JNB propagasi balik yang dioptimasi dengan algoritma genetika. Untuk memampatkan data masukan, maka digunakan transformasi Karhunen-Loéve. Pengujian dilakukan untuk data yang tidak ditransformasi dan data yang ditransformasikan dengan Karhunen-Loéve. Hasil uji coba menunjukkan bahwa feature kedalaman memiliki arti penting, yaitu dalam hal meningkatkan hasil pengenalan dengan memanfaatkan feature nilai grayscale digabung dengan feature kedalaman."

"Perkembangan bare dalam neural network telah memberikan keuntungan-keuntungan dalam aplikasi sistem kontrol. Berdasarkan teori stale space dan pendekatan neural network, dikembangkan suatu algoritma yang disebut Stochastic Neural Direct Adaptive Control (SNDAC) untuk mengendalikan plant yang diketahui sebagian matriks sistemnya, yaitu matdks masukan B(.) dan matriks keluaran C(.). Pengendali neural network menggunakan algoritma SNDAC untuk mengubah bobot-bobotnya sehingga dihasilkan sinyal kendali yang mengoptimalkan quadratic performance index. Parameter yang berpengaruh pada pengendalian adalah banyaknya neuron pada lapisan tersembunyi dan besarnya koefisien belajar. Pemilihan banyaknya neuron pada lapisan tersembunyi dan besarnya koefisien belajar tidak dapat dilakukan secara eksak, tetapi dengan trial and error. Dengan pemilihan yang tepat dihasilkan pengendalian yang stabil dengan toleransi kesalahan yang kecil, seperti terlihat pada hasiI simulasi."