Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 8 “Adaptive Neuro Fuzzy System”

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Sistem Waktu - Diskret Discrete system 1. Persamaan beda Linier
Advertisements

SISTEM PAKAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011
Yanu Perwira Adi Putra Bagus Prabandaru
INFERENSI.
Nama : Muhammad Mirza NPM : Kelas : B
Aplikasi Matlab untuk Jaringan Syaraf Tiruan
JaRINGAN SARAF TIRUAN (Neural Network)
Dr. Benyamin Kusumoputro
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI MAHASISWA BERBASIS LOGIKA FUZZY ADE SYAYUTI MANNAF K
Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
JST BACK PROPAGATION.
Jaringan Syaraf Tiruan
Konsep dasar Algoritma Contoh Problem
1 Pertemuan 24 APLIKASI LOGIKA FUZZY Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
CONTOH PENERAPAN LOGIKA FUZZY Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno
JARINGAN SARAF TIRUAN LANJUTAN
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 5 “Sistem Inferensi Fuzzy”
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) stiki. ac
1 Pertemuan 26 NEURO FUZZY SYSTEM Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
JST BACK PROPAGATION.
Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
Jarringan Syaraf Tiruan
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 6
SISTEM CERDAS Jaringan Syaraf Tiruan
Pertemuan 12 ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN) - JARINGAN SYARAF TIRUAN - Betha Nurina Sari, M.Kom.
Pelatihan BACK PROPAGATION
Optimasi Pemilihan Produk Operator GSM dan CDMA Menggunakan ANFIS
LOGIKA FUZZY Oleh I Joko Dewanto
Logika Fuzzy Lanjut.
JST (Jaringan Syaraf Tiruan)
SISTEM INTELEJEN UNTUK PREDIKSI PERTUMBUHAN EKONOMI DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ADAPTIF NEURO-FUZZY Oleh: Y. Restuwardi G Dibimbing.
Lin (1996), menggunakan jaringan syaraf untuk
Jaringan Syaraf Tiruan
Pertemuan 11 FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
FUZZY TSUKAMOTO UTHIE.
Neuro-Fuzzy Dr. Suyanto, S.T., M.Sc. HP/WA:
Jaringan Syaraf Tiruan Artificial Neural Networks (ANN)
Jaringan Syaraf Tiruan
Sistem Inferensi Fuzzy
Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Lucia Dwi Krisnawati, MA
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Array Buat algoritma untuk mencari nilai terbesar dari 5 nilai mahasiswa yang diinputkan dengan array.
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - SUGENO
Artificial Intelligence (AI)
DASAR FUZZY.
Jaringan Syaraf Tiruan Artificial Neural Networks (ANN)
Penggunaan Toolbox Matlab menyelesaikan kasus sistem uzzy
Struktur Jaringan Syaraf Tiruan
D. Backpropagation Pembelajaran terawasi dan biasa digunakan perceptron dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron-neuron.
Jaringan Syaraf Tiruan
Artificial Neural Network
Perhitungan Membership
Neural Network.
Pertemuan 11 FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Sistem Inferensi Fuzzy
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Pelatihan BACK PROPAGATION
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Pertemuan 12 ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN) - JARINGAN SYARAF TIRUAN - Betha Nurina Sari, M.Kom.
Logika Fuzzy Lanjut.
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - SUGENO
JARINGAN SYARAF TIRUAN
Pengenalan Pola secara Neural (PPNeur)
Jaringan umpan maju dan pembelajaran dengan propagasi balik
Arsitektur jaringan Hebb Jaringan syaraf tiruan
DASAR FUZZY.
Teori Bahasa Otomata (1)
Transcript presentasi:

Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 8 “Adaptive Neuro Fuzzy System”

Pendekatan Fungsi Neuro Fuzzy Misalkan ada 3 Rule IF e is POS Then u is 100 IF e is NOL Then u is 0 IF e is NEG Then u is - 100 e adalah input U adalah output

Blok Diagram untuk 3 Rule

Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Arsitektur secara fungsional sama dengan fuzzy rule base model Sugeno Menggunakan algoritma pembelajaran terhadap sekumpulan data. Arsitektur ANFIS dengan batasan tertentu sama dengan arsitektur Jaringan Syaraf fungsi radial

Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Arsitektur ANFIS (mis. untuk 2 input dan 1 output)

Penjelasan Arsitektur ANFIS Tiap-tiap neuron i lapisan ke 1 adaptif terhadap parameter fungsi aktivasi Tiap-tiap node lapisan ke 2 berupa node tetap yang outputnya adalah hasil masukan. Tiap-tiap node lapisan ke 3 berupa node tetap yang merupa-kan hasil perhitungan rasio dari α predikat dari aturan ke-i terhadap jumlah keseluruhan α predikat  normalized firing strength αi = αi / (α1 + α2) ; dengan i = 1, 2. Tiap-tiap node lapisan ke 4 merupakan node adaptif terhadap suatu output. αi yi = αi (ci1 u1 + ci2 u2 + ci0) ; dengan i = 1, 2. Tiap-tiap node lapisan ke 5 adalah node tetap yang merupa -kan jumlahan dari semua masukan

Algoritma Pembelajaran ANFIS Algoritma pembelajaran ANFIS adalah, forward, dari input jaringan akan merambat maju sampai dengan lapisan ke-4, backward, error sinyal akan merambat mundur untuk dikoreksi

Untuk mengetahui hasil olahan dan struktur jaringan ANFIS dapat menggunakan ANFIS EDITOR pada MATLAB yaitu dengan menuliskan pada command line : >> anfisedit

Sampai Jumpa di Pertemuan 9 Selamat Belajar