1 / 9

Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 8 “ Adaptive Neuro Fuzzy System ”

Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 8 “ Adaptive Neuro Fuzzy System ”. Pendekatan Fungsi Neuro Fuzzy. Misalkan ada 3 Rule IF e is POS Then u is 100 IF e is NOL Then u is 0 IF e is NEG Then u is - 100 e adalah input U adalah output. Blok Diagram untuk 3 Rule.

tevy
Télécharger la présentation

Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 8 “ Adaptive Neuro Fuzzy System ”

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Kuliah Sistem FuzzyPertemuan 8 “Adaptive Neuro Fuzzy System”

  2. Pendekatan Fungsi Neuro Fuzzy • Misalkan ada 3 Rule IF e is POS Then u is 100 IF e is NOL Then u is 0 IF e is NEG Then u is - 100 • e adalah input • U adalah output

  3. Blok Diagram untuk 3 Rule

  4. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) • Arsitektur secara fungsional sama dengan fuzzy rule base model Sugeno • Menggunakan algoritma pembelajaran terhadap sekumpulan data. • Arsitektur ANFIS dengan batasan tertentu sama dengan arsitektur Jaringan Syaraf fungsi radial

  5. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) • Arsitektur ANFIS (mis. untuk 2 input dan 1 output)

  6. Penjelasan Arsitektur ANFIS • Tiap-tiap neuron i lapisan ke 1 adaptif terhadap parameter fungsi aktivasi • Tiap-tiap node lapisan ke 2 berupa node tetap yang outputnya adalah hasil masukan. • Tiap-tiap node lapisan ke 3 berupa node tetap yang merupa-kan hasil perhitungan rasio dari α predikat dari aturan ke-i terhadap jumlah keseluruhan α predikat  normalized firing strength αi = αi / (α1 + α2) ; dengan i = 1, 2. • Tiap-tiap node lapisan ke 4 merupakan node adaptif terhadap suatu output. αi yi = αi (ci1 u1 + ci2 u2 + ci0) ; dengan i = 1, 2. • Tiap-tiap node lapisan ke 5 adalah node tetap yang merupa -kan jumlahan dari semua masukan

  7. Algoritma Pembelajaran ANFIS • Algoritma pembelajaran ANFIS adalah, forward, dari input jaringan akan merambat maju sampai dengan lapisan ke-4, backward, error sinyal akan merambat mundur untuk dikoreksi

  8. Untuk mengetahui hasil olahan dan struktur jaringan ANFIS dapat menggunakan ANFIS EDITOR pada MATLAB yaitu dengan menuliskan pada command line : • >> anfisedit

  9. Sampai Jumpa di Pertemuan 9Selamat Belajar

More Related