Lanjutan-1 FUNGSI KEANGGOTAAN

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN
Advertisements

Logika Fuzzy Stmik mdp
Kuliah ke 2 sifat-sifat analisis regresi
Sifat-sifat Bangun datar
Widita Kurniasari Universitas Trunojoyo
RELASI & FUNGSI Widita Kurniasari.
Fisika Dasar Oleh : Dody
Fungsi Beberapa Variabel (Perubah)
Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
PERSAMAAN-PERSAMAAN MAXWELL
LOGIKA FUZZY Kelompok Rhio Bagus P Ishak Yusuf
Logika Fuzzy.
YUSRON SUGIARTO, STP., MP., MSc
LOGIKA FUZZY.
1 5. Fungsi dari Satu Peubah Acak Mis X adl p.a. yg terdef pada model dan misalkan g(x) adl sebuah fungsi dalam peubah x. Didefinisikan Apakah Y adl sebuah.
Error pada Polinom Penginterpolasi
Fuzzy Systems.
LOGIKA FUZZY .
INDUKTOR DAN INDUKTANSI
Intelligent Control System (Fuzzy Control)
LOGIKA FUZZY Rika Harman, S.Kom.M.SI.
Kecerdasan Buatan Logika Fuzzy.
Logika fuzzy.
Kecerdasan Buatan #10 Logika Fuzzy.
Ratna Herdiana Fungsi Beberapa Variabel (Perubah) Contoh2 : -
Pertemuan 4 Fungsi Linier.
KECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY (Fuzzy Logic) Edy Mulyanto.
Kode MK :TIF , MK : Fuzzy Logic
LOGIKA FUZZY Oleh I Joko Dewanto
LOGIKA FUZZY ABDULAH PERDAMAIAN
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
Kecerdasan Buatan Logika Fuzzy Lanjutan.
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 5
Pertemuan 9 Logika Fuzzy.
Sistem Berbasis Fuzzy Materi 1
Logika Fuzzy.
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - MAMDANI
Sistem Inferensi Fuzzy
REASONING FUZZY SYSTEMS.
LOGIKA FUZZY.
Fuzzy Database.
Kode MK : TIF01405; MK : Kecerdasan Buatan
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
<KECERDASAN BUATAN>
Pertemuan 9 Logika Fuzzy.
LOGIKA FUZZY Dosen Pengampu : Dian Tri Wiyanti, S.Si, M.Cs
Oleh : Yusuf Nurrachman, ST, MMSI
Perhitungan Membership
Logika Fuzzy.
METODE FIS Pertemuan Ke-5.
Penyusun: Tri Nurwati (dari segala sumber :)
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 8.
HEMDANI RAHENDRA HERLIANTO
Sistem Inferensi Fuzzy
Operasi Himpunan Fuzzy
Pemanfaatan Sistem Fuzzy Sebagai Pendukung Keputusan
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Rusmala, S.Kom., M.Kom Pertemuan 9, 10, 11
Sistem Berbasis Aturan Fuzzy
Sistem Pakar teknik elektro fti unissula
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Distribusi Sampling.
CCM110, MATEMATIKA DISKRIT Pertemuan 13-14, Sistem Fuzzy
CCM110 Matematika Diskrit Pertemuan-11, Fuzzy Inference System
Penalaran Logika Fuzzy
Operator Himpunan Fuzzy
Logika Fuzzy Dr. Mesterjon,S.Kom, M.Kom.
FUZZY SYSTEM.
FUZZY. Pendahuluan ■Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy. ■Lotfi.
Transcript presentasi:

Lanjutan-1 FUNGSI KEANGGOTAAN Mrpk kurva yg menunjukkan pemetaan ttk-2 input data kedlm nilai keanggotaannya (sering disbt derajat kenggotaan), interval nilai 0 – 1 A. 1. REPRESENTASI LINIER NAIK 1 derajat keanggotaan μ[x] 0 a b 12/3/2018

μ [x] = (x-a) / (b-a) a <= x <= b 1 x >= b Fungsi keanggotaan 0 x <= a μ [x] = (x-a) / (b-a) a <= x <= b 1 x >= b derajat 1 keanggotaan μ[x] 0,7 0 25 32 35 12/3/2018

Contoh : Fs Keanggotaan himpunan Panas μ PANAS[32] = (32-25) / (35-25) = 7/10 = 0,7 A. 2. REPRESENTASI LINIER TURUN derajat keanggotaan μ[x] 0 1 μ [x] = (b-x) / (b-a) 0 <=x <=b 0 x >= b 12/3/2018

Fungsi keanggotaan u/ himpunan Dingin pd ruangan Contoh : Fungsi keanggotaan u/ himpunan Dingin pd ruangan μDINGIN [20] = (30-20) / (30-15) = 10/15 = 0,667 derajat 1 keanggotaan μ[x] 0,667 15 20 30 12/3/2018

B. REPRESENTASI KURVA SEGITIGA Mrpk gab antara kurva linier turun & naik 1 derajat keanggotaan μ[x] 0 a b c Fs Keangg: 0 x <= a or x >= c μ [x] = (x-a) / (b-a) a <= x <= b (c-x) / (c-b) b <= x <= c 12/3/2018

Fungsi keanggotaan himp NORMAL pd var temp room Contoh : Fungsi keanggotaan himp NORMAL pd var temp room 1 derajat keanggotaan 0,8 μ[x] 0 15 23 25 30 μNORMAL [32] = (23-15)/(25-15) = 8/10 = O,8 12/3/2018

C. REPRESENTASI KURVA TRAPESIUM Kurva trap spt bentuk segitiga, hanya ada bbrp ttk yg memp nilai keanggotaan 1. 1 derajat keanggotaan μ[x] 0 a b c d Fs Kangg: 0 x <= a or x> = d μ [x] = (x-a) / (b-a) a <= x <= b 1 b <= x <= c (d-x) / (d-c) c <= x <= d 12/3/2018

Fs keangg himp NORMAL pd var temp room spt gbr dibawah : Contoh : Fs keangg himp NORMAL pd var temp room spt gbr dibawah : 1 derajat keanggotaan μ[x] 0,375 0 15 24 27 32 35 μNORMAL [32] = (35-32) / (35-27) = 3/8 = 0,375 12/3/2018

D. REPRESENTASI KURVA BENTUK BAHU Wilayah dtengah suatu variabel yg direpresentasikan dlm bentuk segitiga Pada sisi kn & kr pss naik or turun (misal: dingin – sejuk – hangat), kadang salah satu sisi tetap & tdk mengalami perubahan (misal: bila telah mencapai pns mk kenaikan suhu akan tetap pd kond panas) Himp Fuzzy bahu (bkn segitiga) bguna u/ mengakhiri var daerah fuzzy. Bahu kiri b’gerak dr benar kesalah, bahu kanan gerak dr salah ke benar Contoh gambar var SUHU dg daerah bahunya 12/3/2018

E. REPRESENTASI KURVA “ S “ Kurva pertumbuhan dan penyusutan mrpk kurva “S” or Sigmoid yg berhub dg penurunan pers tak linier Kurva pertumbuhan mulai dr sisi kiri (nilai keangg = 0) ke kanan (nilai keangg = 1) Fs pertumbuhan bertumpu pd 50% nilai keangg yg sering disbt titik infleksi. derajat 1 keanggotaan μ[x] 0 R1 domain Rn 12/3/2018

Kurva S dideff dg 3 parameter : Kurva penyusutan mulai dr kanan (nilai keangg = 1) ke kiri (nilai keangg = 0) 1 derajat keanggotaan μ[x] 0 R1 domain R1 Kurva S dideff dg 3 parameter : Nilai keanggotaan 0 ( ) Nilai keanggotaan lengkap 1 ( ) Titik infleksi ( ) yg memiliki domain 50% benar 12/3/2018

μ[x] μ[x] = 0,5  derajat 1 keanggotaan 0 R1 domain Rn 12/3/2018

Fungsi keangg pd Kurva Pertumbuhan adl : 0 x <=  S (x; , , ) = 2((x-)/(-))2  <= x <=  1-2((-x)/(-))2  <= x <=  1 Contoh : Fs keangg u/ himp TUA pd var usia spt gbr ini TUA derajat 1 keanggotaan μ[x] 0,68 0 35 50 60 12/3/2018