Pembangkit Fungsi Keanggotaan Fuzzy Otomatis Menggunakan Neural Network
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
menggunakan metode Evolving Fuzzy Neural Network (EFuNN) untuk melakukan prediksi berdasarkan data time series yang ada.. EFuNN merupakan Fuzzy
Dalam Evolving Fuzzy Neural Network , terdapat parameter yang digunakan sebagai batas minimum dari suatu fungsi aktivasi ( Sensitive Threshold ), batasan kesalahan
Oleh karena itu, artikel ini menerapkan metode Backpropagation Neural Network (BPNN) untuk melakukan prediksi produksi minyak kelapa sawit (CPO) yang berasal dari perkebunan TBS
Untuk itu maka pada penelitian ini dilakukan membangkitkan fungsi keanggotaan fuzzy secara otomatis dengan menggunakan nilai variance di dalam algoritma dan juga meningkatkan nilai
Pada penelitian ini, dilakukan prakiraan beban listrik jangka panjang menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dengan penerapan algoritma backpropagation
Weighted Evolving Fuzzy Neural Network merupakan pengembangan dari metode Evolving Fuzzy Neural Network walaupun memiliki struktur yang mirip tetapi memiliki aturan
Dalam penelitian ini menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization dalam mengoptimasi nilai batas fungsi keanggotaan Fuzzy Inference System Tsukamoto.. Dari
Penelitian ini mengimplementasikan metode Backpropagation Neural Network BPNN dalam peramalan pelayanan service mobil after-sale dan Mean Square Error MSE untuk metode pengujian akurasi
