Logika Fuzzy Lanjut.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Water heating system Dasar kendali cerdas.
Advertisements

Fuzzy Logic dengan Menggunakan MATLAB
Sistem Inferensi Fuzzy
C REATING FIS S UGENO WITH J AVA Praktikum 13. R EVIEW FIS Metode Penalaran Mamdani Input dan Output berupa himpunen fuzzy Penentuan nilai defuzzifikasi.
Kecerdasan Buatan Sepak bola pragmatis Dengan Teori Algoritma fuzzy
TUGAS UJIAN AKHIR SEMESTER
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI MAHASISWA BERBASIS LOGIKA FUZZY ADE SYAYUTI MANNAF K
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
LOGIKA FUZZY PERTEMUAN 3.
Penalaran Mamdani dan Tsukamoto Pada pendekatan Fuzzy Inference System
LOGIKA FUZZY.
Logika Fuzzy Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
1 Pertemuan 24 APLIKASI LOGIKA FUZZY Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
CONTOH PENERAPAN LOGIKA FUZZY Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno
FUZZY LOGIC LANJUTAN.
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 5 “Sistem Inferensi Fuzzy”
Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 6
LOGIKA FUZZY.
KECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY (Fuzzy Logic) Edy Mulyanto.
LOGIKA FUZZY (Lanjutan)
Logika Fuzzy dan aplikasinya
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
GERBANG-GERBANG LOGIKA
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
Model Fuzzy Mamdani.
Pertemuan 11 FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 5
Dosen : Dhyah Wulansari, SE., MM.
Logika Fuzzy Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - MAMDANI
FIS – Metode SUGENO Pert- 6.
Sistem Inferensi Fuzzy
REASONING FUZZY SYSTEMS.
KOMPUTASI STATISTIKA SPSS
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 8 “Adaptive Neuro Fuzzy System”
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Kode MK : TIF01405; MK : Kecerdasan Buatan
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - SUGENO
Fuzzy logic Fuzzy Logic Disusun oleh: Tri Nurwati.
SISTEM FUZZY.
DASAR FUZZY.
LATIHAN 1 (kelompok 1 – 3) Permintaan terbesar 6000 kemasan/hari, permintaan terkecil 2000 kemasan/hari Persediaan barang digudang terbanyak mencapai 700.
Penggunaan Toolbox Matlab menyelesaikan kasus sistem uzzy
Perhitungan Membership
METODE FIS Pertemuan Ke-5.
Pertemuan 11 FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Penyusun: Tri Nurwati (dari segala sumber :)
Tugas Kelompok Studi Kasus :
Sistem Inferensi Fuzzy
Operasi Himpunan Fuzzy
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Contoh Penerapan Fuzzy System 1
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Logika Fuzzy Lanjut.
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - SUGENO
METODE FIS Pertemuan Ke-5.
Materi Skewness Kurtosis Kesimpulan
Example 13.8 Tentukan keluaran tegangan untuk sistem kontrol motor DC dari data berikut dan berikan set Rule nya. Rules Jika kecepatan LOW, maka tegangan.
Logika Fuzzy (Fuzzy Inference System)
Fuzzy Expert Systems.
Penalaran Logika Fuzzy
Operator Himpunan Fuzzy
Logika Fuzzy Dr. Mesterjon,S.Kom, M.Kom.
GERBANG DASAR Wisnu Adi Prasetyanto.
DASAR FUZZY.
RULES Gerakkan kursor tidak boleh keluar dari Kotak putih. Ambil kunci untuk membuka Penghalang.
LOGIKA FUZZY. Definisi Logika Fuzzy adalah peningkatan dari logika Boolean yang mengenalkan konsep kebenaran sebagian. Di mana logika klasik menyatakan.
Transcript presentasi:

Logika Fuzzy Lanjut

Fungsi Keanggotaan Fuzzy lainnya

Operator “AND”

Operator “OR”

Proses pengereman otomatis Fuzzy Rules : Jika Kecepatan Tinggi dan Jarak Dekat maka Rem Penuh Jika Kecepatan Tinggi dan Jarak Jauh maka Rem Sedang Jika Kecepatan Rendah dan Jarak Dekat maka Rem Sedang Jika Kecepatan Rendah dan Jarak Jauh maka Rem Sedikit

FIS Sugeno MF Kecepatan Tinggi : trapezoidal (-2, -1, 20, 60) MF Kecepatan Rendah : trapezoidal (40, 80, 110, 120) MF Jarak Jauh : trapezoidal (8, 16, 21, 22) MF Jarak Dekat : trapezodial (-2, -1, 4, 12) MF Rem Penuh : 100 % MF Rem Sedang : 50 % MF Rem Sedikit : 20 %

FIS Mamdani MF Kecepatan Rendah : trapezoidal (-2, -1, 20, 60) MF Kecepatan Tinggi : trapezoidal (40, 80, 110, 120) MF Jarak Jauh : trapezoidal (8, 16, 21, 22) MF Jarak Dekat : trapezodial (-2, -1, 4, 12) MF Rem Penuh : triangle (80,90,100) MF Rem Sedang : triangle (40,50,60) MF Rem Sedikit : triangle (0,10,20)

Hasil Agregasi Centroid Area :

Perbandingan dgn simulasi MATLAB

Toolbox Fuzzy pada MATLAB FIS Editor

Edit nama untuk setiap kotak

Klik 2x pada kotak input Akan muncul Membership Function Editor

Edit Name, Range, Type, Param Input : Kecepatan

Input : Jarak

Output : Rem

Masuk ke Rule Editor Klik dua kali pada kotak putih di FIS Editor

Membuat Rule

Masuk pada Rule Viewer

Simulasi input output Fuzzy Keluaran Masukan

Tugas Besar Fuzzy Setara nilai ujian Dibuat perkelompok (ber 2) Waktu 2 minggu Tugas : Mencari paper aplikasi Fuzzy yang memuat deskripsi MF dan Rule Fuzzy yang lengkap Mencoba mencari keluaran Fuzzy dari paper tersebut untuk suatu nilai masukan (dihitung secara manual) Membandingkan hasil keluaran hitungan Fuzzy dengan simulasi MATLAB

Minggu tenang direncanakan akan ada dua kali pertemuan lagi Jadi isi tugas : Hardcopy paper Proses hitungan secara manual Printout hasil simulasi MATLAB Minggu tenang direncanakan akan ada dua kali pertemuan lagi