Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Jaringan saraf tiruan telah banyak dikembangkan untuk aplikasi pengenalan pola objek 3 dimensi. Salah satu metode pengenalan objek 3 dimensi melalui citra 2 dimensi dari berbagai sudut pandang telah dikembangkan dengan cara memodifikasi arsitektur lapis tersembunyi pada jaringan multi-layer perceptron menjadi bentuk silindris dan menggunakan metode pelatihan propagasi balik yang dikenal dengan Cylindrical Hidden Multi-Layer Perceptron Back Propagation (CHMLP-BP).Metode ini melibatkan pasangan berarah antara vektor sudut pandang terhadap objek dengan vektor posisi neuron pada lapis tersembunyi yang diabstraksikan ke dalam konstanta yang akan berperan dalam proses pelatihan maupun pengenalan[1]. Kinerja JST CHMLP-BP tersebut masih kurang baik dan diperbaiki dengan menambah neuron pada lapis tersembunyi secara acak sehingga membentuk arsitektur lapis tersembunyi konsentris[2]. Walaupun kinerja meningkat, pertambahan neuron pada lapis tengah secara acak belum membuktikan bahwa struktur jaringan dan kinerja jaringan telah optimal.Algoritma Genetika adalah sebuah teknik untuk pencarian solusi optimal untuk berbagai macam permasalahan. Penulis menggunakan Algoritma Genetika untuk mencari struktur jaringan dan kinerja jaringan yang telah optimal.Penggunaan Algoritma Genetika untuk optimasi terhadap JST CHMLP-BP dilakukan terhadap dua hal. Satu, optimasi pada jumlah bobot-bobot koneksi jaringan, dengan membuang koneksi-koneksi yang tidak diperlukan. Dua, optimasi pada jumlah neuron-neuron tersembunyi, dengan membuang neuron-neuron tersembunyi yang tidak diperlukan.Hasil eksperimen menunjukkan bahwa dengan parameter-parameter yang tepat, Algoritma Genetika dapat mereduksi ukuran jaringan dan meningkatkan kemampuan pengenalan pola. Analisa terhadap parameter-parameter tersebut menunjukkan penggunaan parameter-parameter yang berbeda untuk tiap persoalan optimasi JST."

"Sejak awal ditemukannya komputer hingga kini, manusia berinteraksi dengan komputer melalui papan ketik (keyboard). Upaya untuk memberikan kemampuan guna mengenali ucapan oleh komputer akan memperluas lingkup penggunaanya. Meciptakan komputer yang dapat mengenali ucapan manusia merupakan hal yang kompleks dan melibatkan berbagai disiplin ilmu. Dalam skripsi ini akan digrnikan perancangan sistem pengenalan ucapan untuk mengenali ke-6 vokal dalam Bahasa Indonesia dan kata dalam bahasa Indonesia dengan metoda-metoda yang sebagian besar merupakan peniruan dari fungsi (kemampuan) manusia. Metoda-metoda yang digunakan meliputi pemisahan sinyal ucapan dengan bukan ucapan (kesenyapan atau derau latar belakang). Ekstraksi ciri dengan pengkodean prediksi linear (Linear Predictive Code, LPQ yang dapat dengan baik merepresentasikan produksi suara manusia. Jaringan Saraf Tiruan ART 2 yang bersifat adaptif digunakan untuk pengenalan vokal, serta Hidden Markov Model digunakan untuk pengenalan kata karena dapat mendeteksi informasi dari masukan yang temporal."

"Telah dilakukan penelitian berupa pengenalan kualitas fisika air mineral dengan tnenggunakan jaringan saraf tiruan. Ktralitas fisika air yang dikenalkan adalah intensitas cahaya dan deviasi temperatur air terhadap lingkungan. Tujuan penelitian ini adalah membangun sistem pengukur intensitas cahaya dan deviasi temperatur air terkomputerisasi yang diolah dengan algoritma jaringan saraf tiruan. Sensor suhti yang digunakan LM335 dengan kepekaan 10 inVC. Sedangkan detekior cahaya yang digunakan adalah LDR. Keluaran LM335 dan LDR dikuatkan oleh serangkaian OpAmp dengan masukan membalik. Komunikasi antarmuka dipilih ADC Card 12-bit produksi Decision Computer Int'l. Co. Pin 5 digunakan untuk komunikasi LM335, pin 6 digunakan untuk komunikasi LDR. Hasil bacaan suhu dan caliaya yang telah dikalibrasi ditampilkan ke dalam PC. Perangkat lunak ditulis dengan bahasa Delphi dan penajamon analisis data digunakan algoritma jaringan saraf tiruan. Arsitektur jaringan saraf tiruan yang digunakan mengikuti aturan n-2m-2n-m. Metode pernbelajaran yang dipakai perambatan batik (Back Propagation). Penelitian ini memberikan hasil yang cukup balk. Regresi linier terhadap data kalibrasi suhu menghasilkan persamaan digital = 0.0094 x suhu + 2,7328. Statistik regresinya, R2 = 0,9815. Sedangkan basil kalibrasi cahaya memberikan persamaan digital = 0.0109 x cahaya + 1.015. Statistik regresinya, R2 = 0.9684. Secara MUM, hasil pengujian jaringan saraf tiruan menyatakan bahwa target keluaran dapat tercapai dengan baik."

"ABSTRAKDalam bidang kriminal, pengenalan sidik jari membutuhkan banyak waktu dan tenaga, karena itu Lerbagai cara otomatisasi dilakukan untuk mempermudah serta mempercepat proses pengenalan sidik jari tersebut. Salah satu teknik otomatisasi untuk pengenalan sidik jari ini adalah dengan menggunakan komputer dan pemanfaatan aplikasi dad jaringan saraf buatan.Dalam skripsi ini digunakan proses otomatisasi dengan menggunakan gabungan dari proses-proses pengolahan citra dan jaringan saraf buatan. Citra sidik jari hasil scanning diolah dan diproses sehingga didapatkan ciri-ciri sidik jari bersangkutan, berupa kode arah rata-rata dan jumlah bifurkasi. Ciri-ciri ini kcmudian dimasukkan ke dalam suatu sistem jaringan saraf buatan untuk- proses pelatihan sehingga jaringan saraf tersebut dapat digunakan sebagai standar pembanding untuk proses identifikasi.Jaringan saraf yang dirancang dan diterapkan dalam skripsi ini adalah salah satu dari topologi jaringan saraf mulliiayer dengan algoritma pelatihan propagasi balik, karena dari hasil yang diperoleh telah menunjukkan proses pengenalan yang cukup akurat dan memakan waktu yang singkat.

---

"

"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."

"Pengembangan sistem pengenalan wajah yang optimal akan sangat bergantung pada proses seleksi ciri yang digunakan sebagai basis pada pengenalan pola. Dalam proses seleksi ciri tersebut akan terdapat dua aspek yang akan saling berpengaruh yaitu, aspek reduksi terhadap jumlah data yang digunakan pada klasifikasi dan peningkatan kemampuan pendiskriminasiannya. Dalam proyek mahasiswa ini, digunakan salah satu metode pengkodean citra wajah yang dapat memenuhi kedua aspek di atas, yaitu metode Fisherface yang berbasis pada Fisher?s Linear Discriminant (FLD). FLD merupakan metode class specific yang mampu memaksimalkan perbandingan antara between scatter class dengan within scatter class. Fisherface memiliki karakteristik mampu mengenali citra wajah dalam berbagai variasi pencahayaan, ekspresi, dan atribut [BELH97]. Transformasi Whitening kemudian diterapkan sebagai pre-processor FLD. Penerapan Whitening akan menghasilkan vektor baru yang komponennya tidak saling berkorelasi dan variansinya sama dengan unity. Sedangkan Algoritma Genetika digunakan untuk mengotomatisasi proses reduksi dimensi sehingga penentuan reduksi dimensi yang optimal tidak lagi dilakukan secara eksperimental. Eksperimen dilakukan pada dua jenis basis data wajah yang berbeda. Basis data wajah Yale digunakan untuk melihat pengaruh penerapan transformasi Whitening pada citra wajah frontal. Sedangkan basis data wajah 3 Dimensi digunakan untuk melihat pengaruh transformasi Whitening pada citra wajah 3 dimensi. Hasil eksperimen dengan basis data Yale menunjukkan tingkat pengenalan Fisherface dengan transformasi Whitening relatif sama dengan yang tidak menggunakan Whitening. Sementara pada basis data 3 Dimensi, penerapan Whitening diduga dapat memperbaiki tingkat pengenalan Fisherface pada saat jumlah citra acuan relatif sedikit. Pada kedua basis data, transformasi Whitening dapat meningkatkan tingkat pengenalan pada kondisi di mana dimensi ciri yang dihasilkan sangat kecil."

"Salah satu jenis penyakit kanker yang dapat menyebabkan kematian adalah kanker kulit (melanoma malignum). Tetapi jika penyakit ini dapat terdeteksi lebih awal maka kemungkinan besar dapat disembuhkan secara total. Cara yang sudah banyak digunakan paramedis untuk mendiagnosis tumor kulit adalah dengan melakukan biopsi yang membutuhkan biaya yang cukup besar. Karena itu banyak penelitian-penelitian yang dilakukan untuk memperkecil biaya ini tetapi dengan ketelitian yang cukup tinggi, salah satunya adalah dengan sistem komputerisasi yang menggunakan jaringan saraf tiruan propagasi balik. Input dari jaringan ini berupa hasil ekstraksi ciri dari citra tumor kulit. Ekstraksi ciri tekstur dari citra tumor payudara basil mammography dengan menggunakan Fuzzy Cooccurrence Matrix (FCM) sudah berhasil dilakukan oleh H.D Cheng, C.H. Chen dan R.I Freimanis. Pada penelitian ini FCM digunakan untuk mengekstraksi citra tumor kulit dan jaringan saraf tiruan propagasi balik digunakan untuk mengenalinya. Hasil penelitian yang terbaik didapat jika input jaringan berupa ciri tekstur, bentuk dan warna. Dengan menggunakan perbandingan jumlah data pelatihan dengan data pengenalan 1 : 1 jaringan berhasil mengenali tumor jinak (benign) seluruhnya, tetapi untuk tumor ganas (melanoma malignum) ada 1 tumor ganas yang dikenali sebagai tumor jinak."