Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"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%."