Transformasi Koordinat menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Resilient (Studi Kasus: Daerah Sumatera Bagian Selatan)
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
jurnlah data suara yang teridentifikasi dengan benar pada identifikasi dengan threshold secara umum mengalami penurunan yang eukup drastis. Hal
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengekstraksi dan mengenali ciri khusus pada sidik jari adalah transformasi wavelet dan algoritma jaringan syaraf tiruan..
Dengan merancang data pelatihan yang berupa pasangan pola input dan target output yang diinginkan, maka jaringan syaraf tiruan Propagasi balik (Backpropagation) akan
Perbandingan antara target dengan output jaringan untuk data pelatihan citra otak normal dan abnormal (tumor), seperti yang terlihat pada gambar 4. Pada gambar tersebut
Dengan merancang data pelatihan yang berupa pasangan pola input dan target output yang diinginkan, maka jaringan syaraf tiruan Propagasi balik (Backpropagation) akan
Dari penelitian yang telah dilakukan tentang penerapan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Pada Klasifikasi Data Penggunaan Daya Listrik dapat ditarik
Permasalahan dari penelitian sebelumnya tersebut dapat dikaji ulang dalam penelitian ini menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan mengolah informasi data citra
frekuensi resonansi, ketebalan groundplane dan permitivitas relatif bahan sebagai data input serta jari-jari efektif patch sirkular antena tag RFID sebagai target, menunjukkan
