Logika Fuzzy dan aplikasinya

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Bahan Kuliah IF4058 Topik Khusus IF
Advertisements

Mengatasi Ketidakpastian (Uncertainty)
LOGIKA FUZZY Kelompok Rhio Bagus P Ishak Yusuf
Logika Fuzzy.
Sistem Pakar Dr. Kusrini, M.Kom
SOFT COMPUTING PERTEMUAN 2.
YUSRON SUGIARTO, STP., MP., MSc
LOGIKA FUZZY.
Fuzzy Systems.
ARTIFICIAL INTELLIGENCE 6 Fuzzy Logic
1 Pertemuan 19 LOGIKA FUZZY Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
LOGIKA FUZZY .
1 Pertemuan 24 APLIKASI LOGIKA FUZZY Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
Pertemuan 22 FUZZIFIKASI DAN DEFUZZIFIKASI
Fuzzy for Image Processing
Intelligent Control System (Fuzzy Control)
1 Pertemuan 26 NEURO FUZZY SYSTEM Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
ANIFUDDIN AZIS Himpunan Fuzzy dan Operasi Dasar. Dari Himpunan Klasik ke Himpunan Fuzzy Misal U adalah semesta pembicaraan yang berisi semua kemungkinan.
LOGIKA FUZZY.
Logika fuzzy.
Kecerdasan Buatan #10 Logika Fuzzy.
Dasar Pengendali cerdas
KECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY (Fuzzy Logic) Edy Mulyanto.
LOGIKA FUZZY (Lanjutan)
Kode MK :TIF , MK : Fuzzy Logic
LOGIKA FUZZY Oleh I Joko Dewanto
LOGIKA FUZZY ABDULAH PERDAMAIAN
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
Model Fuzzy Mamdani.
Pertemuan 11 FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Pertemuan 9 Logika Fuzzy.
CARA KERJA SISTEM PAKAR
Logika Fuzzy.
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - MAMDANI
Sistem Inferensi Fuzzy
REASONING FUZZY SYSTEMS.
LOGIKA MATEMATIKA PENGANTAR LOGIKA FUZZY
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Kode MK : TIF01405; MK : Kecerdasan Buatan
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Pertemuan 20 OPERASI PADA HIMPUNAN FUZZY
<KECERDASAN BUATAN>
Fuzzy logic Fuzzy Logic Disusun oleh: Tri Nurwati.
DASAR FUZZY.
Pertemuan 9 Logika Fuzzy.
Perhitungan Membership
Logika Fuzzy.
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
Pertemuan 11 FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Penyusun: Tri Nurwati (dari segala sumber :)
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 8.
HEMDANI RAHENDRA HERLIANTO
Sistem Inferensi Fuzzy
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Fuzzy Systems – Bagian 1 Ide dasar fuzzy systems adalah fuzzy sets dan fuzzy logic. Fuzzy logic sudah lama dipikirkan oleh para filsuf Yunani kuno. Plato:
Sistem Berbasis Aturan Fuzzy
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
LOGIKA MATEMATIKA PENGANTAR LOGIKA FUZZY.
Sistem samar (fuzzy System)
CSG3G3 Kercerdasan Mesin dan Artifisial Reasoning 2: Fuzzy
Pendahuluan LOGIKA FUZZY
Fuzzy Expert Systems.
Operator Himpunan Fuzzy
Logika Fuzzy Dr. Mesterjon,S.Kom, M.Kom.
FUZZY SYSTEM.
DASAR FUZZY.
Fuzzy Systems Prof. Dr. Widodo Budiharto 2018
FUZZY. Pendahuluan ■Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy. ■Lotfi.
LOGIKA FUZZY. Definisi Logika Fuzzy adalah peningkatan dari logika Boolean yang mengenalkan konsep kebenaran sebagian. Di mana logika klasik menyatakan.
Transcript presentasi:

Logika Fuzzy dan aplikasinya Dewi Liliana, M.KOM IT PNJ

Logika Fuzzy Logika Fuzzy, sering juga disebut himpunan fuzzy Himpunan fuzzy mampu merepresentasikan estimasi manusia yang bersifat ambigu.

Fuzzy Logic History In 1965,Fuzzy Set Theory was introduced by Professor Lotfi A. Zadeh (University of California at Berkeley). In 1974,Professor Ebrahim Mamdani (London University) applied the Fuzzy IF-THEN rule reasoning for automatic operation of a steam engine and that was the beginning of fuzzy control application. In 1980,the first industrial application report of a fuzzy controlled automatic operation system in a cement factory in Denmark was published. By 1987,many applications of fuzzy logic control were published. In 1990,the application of fuzzy logic to home electronics in Japan made a "fuzzy boom." The fuzzy boom in Japan had a strong impact on Korea and the United States. Now much research is carried out in worldwide.

Terminologi Logika Fuzzy Linguistic uncertainty. Logika Fuzzy berkaitan dengan bahasa ketidakpastian (linguistic uncertainty). Linguistic Variable dapat dinyatakan secara kuantitatif dengan fungsi keanggotaan/membership function. Fuzzification. Berdasarkan fungsi keanggotaan, nilai fuzzy untuk variabel masukan dikalkulasi/dihitung derajatkeanggotaannya. Rules dibangun dengan linguistic variable untuk menggambarkan fungsi dari sistem. Biasanya berbentuk Antecedent/Consequent IF x [AND/OR] y THEN z.

Model Linguistic Uncertainty

Standard Operations of Fuzzy Set Complement set A , union , and intersection represent the standard operations of fuzzy theory and are arranged as:

Fungsi Keanggotaan (Membership Function) Kurva Segitiga Kurva Trapesium Kurva Gauss Kurva Sigmoid

Kurva Segitiga

Kurva Segitiga

Contoh menghitung membership function A = (-3, 2, 4) ; B = (-1, 0, 6)

Kurva Trapesium

Kurva Trapesium

Kurva Gauss/Lonceng