Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 6

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Bahan Kuliah IF4058 Topik Khusus IF
Advertisements

PERTEMUAN V Logika Algoritma Algoritma : Metoda pemecahan suatu masalah langkah demi langkah. Karakteristik Algoritma :  Presisi ; langkah-langkahnya.
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
Cakupan Graf (Lanjutan) Pertemuan 7.
APLIKASI PROBABILITAS DAN STATISTIK
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
LOGIKA FUZZY Kelompok Rhio Bagus P Ishak Yusuf
LOGIKA FUZZY PERTEMUAN 3.
Logika Fuzzy Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
LOGIKA FUZZY .
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 13 “Algoritma Genetika” (lanjutan)
CONTOH PENERAPAN LOGIKA FUZZY Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno
FUZZY LOGIC LANJUTAN.
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 5 “Sistem Inferensi Fuzzy”
Intelligent Control System (Fuzzy Control)
Pertemuan 9 Teori Sistem
Model Fuzzy Tsukamoto.
LOGIKA FUZZY.
Logika fuzzy.
KECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY (Fuzzy Logic) Edy Mulyanto.
LOGIKA FUZZY (Lanjutan)
LOGIKA FUZZY Oleh I Joko Dewanto
LOGIKA FUZZY ABDULAH PERDAMAIAN
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
Logika Fuzzy Lanjut.
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
Model Fuzzy Mamdani.
Pertemuan 11 FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 5
Logika Fuzzy Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
Logika Fuzzy.
FUZZY TSUKAMOTO UTHIE.
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - MAMDANI
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 7 “Fuzzy Clustering”
Sistem Inferensi Fuzzy
REASONING FUZZY SYSTEMS.
PD Tingkat n (n > 1 dan linier) Bentuk umum :
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 8 “Adaptive Neuro Fuzzy System”
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 10 “Fuzzy Multiobjective Optimization”
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan IV “Operator-operator Fuzzy”
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - SUGENO
<KECERDASAN BUATAN>
Bab III Metodologi Penelitian
Penggunaan Toolbox Matlab menyelesaikan kasus sistem uzzy
K E L O M P 8 Nova Noor Aflikhah
Perhitungan Membership
METODE FIS Pertemuan Ke-5.
HEMDANI RAHENDRA HERLIANTO
Sistem Inferensi Fuzzy
Operasi Himpunan Fuzzy
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Metode Pengujian Perangkat Lunak (White Box)
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Logika Fuzzy Lanjut.
Presentasi Tugas Akhir
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - SUGENO
METODE FIS Pertemuan Ke-5.
FUZZY TSUKAMOTO UTHIE.
CCM110 Matematika Diskrit Pertemuan-11, Fuzzy Inference System
CCM110, MATEMATIKA DISKRIT Pertemuan ke 10, Logika Algoritma
Fuzzy Expert Systems.
Penalaran Logika Fuzzy
FUZZY TSUKAMOTO UTHIE.
Operator Himpunan Fuzzy
Logika Fuzzy Dr. Mesterjon,S.Kom, M.Kom.
Prinsip-prinsip Kesehatan dan Keselamatan Kerja.
1. Prinsip-prinsip Kesehatan dan Keselamatan Kerja.
Transcript presentasi:

Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 6 “Metodologi Desain Sistem Fuzzy”

Tahapan Perancangan Sistem Fuzzy Mendifinisikan karakteristik model secara fungsional dan operasional Melakukan dekomposisi variabel model menjadi himpunan fuzzy Membuat aturan fuzzy Menentukan metode defuzzy untuk tiap-tiap variabel solusi Menjalankan simulasi sistem Pengujian, pengaturan dan validasi model

Metodologi Pengembangan Sistem Fuzzy

Mendifinisikan karakteristik Model Memperhatikan karakteristik yang dimiliki oleh sistem Merumuskan karakteristik operasi-operasi yang akan digunakan Menentukan batasan-batasan model mis. perbendaharaan himpunan fuzzy, hedge, dan definisi beberapa variabel.

IF (X1 is A1) ● (X2 is A2) ● (X3 is A3) …… (Xn is An) THEN Y is B Membuat aturan fuzzy Aturan pada model fuzzy menunjukkan bagaimana suatu sistem beroperasi, yaitu IF (X1 is A1) ● (X2 is A2) ● (X3 is A3) …… (Xn is An) THEN Y is B Tanda ● merupakan operator (mis. AND atau OR) Aturan yang digunakan, yaitu Membentuk aturan terkondisi biasa Membentuk aturan tak terkondisi Menyeleksi operator-operator pengganti untuk Aturan-aturan khusus Melihat kembali himpunan aturan dan tambahkan beberapa hedge Tambahkan α-cut untuk tiap-tiap aturan Masukkan bobot eksekusi aturan

Menentukan Metode Defuzzy Untuk Tiap-tiap Variabel Dipilih suatu nilai dari suatu variabel solusi yang merupakan konsekuen daerah fuzzy Defuzzifikasi metode centroid banyak digunakan

Menjalankan Simulasi Sistem Simulasi harus memberikan kemudahan bagi user Perlu mempertimbangkan untuk pengembangan Perlu disertakan editor untuk : a. Perbaikan variabel b. Perbaikan himpunan fuzzy c. Perbaikan aturan d. Pilihan metode defuzzifikasi

Sampai Jumpa di Pertemuan 7 Selamat Belajar