FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - SUGENO

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
<Artificial intelligence>
Advertisements

Contoh Kasus Fuzzy dalam menentukan Jumlah Produksi Barang berdasarkan Jumlah Permintaan konsumen dan Jumlah Barang yang tersedia di gudang.
SISTEM PAKAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011
Bahan Kuliah IF4058 Topik Khusus IF
Sistem Inferensi Fuzzy
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI MAHASISWA BERBASIS LOGIKA FUZZY ADE SYAYUTI MANNAF K
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
LOGIKA FUZZY Kelompok Rhio Bagus P Ishak Yusuf
Logika Fuzzy.
LOGIKA FUZZY PERTEMUAN 3.
Penalaran Mamdani dan Tsukamoto Pada pendekatan Fuzzy Inference System
Logika Fuzzy Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
LOGIKA FUZZY .
CONTOH PENERAPAN LOGIKA FUZZY Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 5 “Sistem Inferensi Fuzzy”
Intelligent Control System (Fuzzy Control)
Model Fuzzy Tsukamoto.
LOGIKA FUZZY.
LOGIKA FUZZY Anifuddin Azis.
Logika fuzzy.
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
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
Model Fuzzy Mamdani.
Lin (1996), menggunakan jaringan syaraf untuk
Pertemuan 11 FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 5
Logika Fuzzy Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
CARA KERJA SISTEM PAKAR
Logika Fuzzy.
FUZZY TSUKAMOTO UTHIE.
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - MAMDANI
Kode MK :TIF , MK : Fuzzy Logic
FIS – Metode SUGENO Pert- 6.
Sistem Inferensi Fuzzy
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Kode MK : TIF01405; MK : Kecerdasan Buatan
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (FSAW)
<KECERDASAN BUATAN>
Fuzzy logic Fuzzy Logic Disusun oleh: Tri Nurwati.
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
LOGIKA FUZZY Dosen Pengampu : Dian Tri Wiyanti, S.Si, M.Cs
Perhitungan Membership
METODE FIS Pertemuan Ke-5.
Pertemuan 11 FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Penyusun: Tri Nurwati (dari segala sumber :)
HEMDANI RAHENDRA HERLIANTO
Sistem Inferensi Fuzzy
Operasi Himpunan Fuzzy
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Rusmala, S.Kom., M.Kom Pertemuan 9, 10, 11
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - SUGENO
METODE FIS Pertemuan Ke-5.
FUZZY TSUKAMOTO UTHIE.
CCM110 Matematika Diskrit Pertemuan-11, Fuzzy Inference System
Logika Fuzzy (Fuzzy Inference System)
Fuzzy Expert Systems.
Penalaran Logika Fuzzy
FUZZY TSUKAMOTO UTHIE.
Operator Himpunan Fuzzy
LOGIKA FUZZY. Definisi Logika Fuzzy adalah peningkatan dari logika Boolean yang mengenalkan konsep kebenaran sebagian. Di mana logika klasik menyatakan.
Transcript presentasi:

FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - SUGENO 17/9/2015 Kode MK :TIF ........, MK : Fuzzy Logic

Kode MK :TIF ........, MK : Fuzzy Logic OUTLINE Metode FIS Sugeno Langkah-langkah FIS-Sugeno Contoh FIS-Sugeno 17/9/2015 Kode MK :TIF ........, MK : Fuzzy Logic

METODE FIS - SUGENO Penalaran dengan metode SUGENO hampir sama dengan penalaran MAMDANI, hanya saja output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear. Metode ini diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985. 11/08/2011 Logika Fuzzy

Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol Secara umum bentuk model fuzzy SUGENO Orde-Nol adalah: IF (x1 is A1) · (x2 is A2) · ...... · (xN is AN) THEN z=k dengan Ai adalah himpunan fuzzy ke-i sebagai anteseden, dan k adalah suatu konstanta (tegas) sebagai konsekuen. 11/08/2011 Logika Fuzzy

Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu Secara umum bentuk model fuzzy SUGENO Orde-Satu adalah: IF (x1 is A1) · ...... · (xN is AN) THEN z = p1*x1 + … + pN*xN + q dengan Ai adalah himpunan fuzzy ke-i sebagai anteseden, dan pi adalah suatu konstanta (tegas) ke-i dan q juga merupakan konstanta dalam konsekuen. 11/08/2011 Logika Fuzzy

CONTOH … Suatu perusahaan makanan kaleng setiap harinya rata-rata menerima permintaan sekitar 55000 kaleng, dan dalam 3 bulan terakhir permintaan tertinggi sebesar 75000 kaleng. Makanan kaleng yang masih tersedia di gudang, setiap harinya rata-rata 7000 kaleng, sedangkan kapasitas gudang maksimum hanya dapat menampung 13000 kaleng. Apabila sistem produksinya menggunakan aturan fuzzy sebagai berikut: 11/08/2011 Logika Fuzzy

CONTOH … [R1] IF permintaan TURUN And persediaan BANYAK THEN produksi barang = 10000; [R2] IF permintaan NAIK And persediaan SEDIKIT THEN produksibarang =1,25*permintaan- persediaan; [R3] IF permintaan NAIK And persediaan BANYAK THEN produksi barang = permintaan - persediaan; Tentukanlah berapa jumlah barang yang harus diproduksi hari ini, jika permintaan sebanyak 60000 kaleng, dan persediaan yang masih ada di gudang sebanyak 8000 kaleng. 11/08/2011 Logika Fuzzy