DETEKSI KANDUNGAN FORMALIN PADA TAHU MENGGUNAKAN SENSOR GAS DENGAN METODE PEMBELAJARAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) - Repositori Universitas Andalas
Teks penuh
Dokumen terkait
Setelah dilakukan proses preprocessing pada citra, langkah selanjutnya yaitu melakukan pelatihan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan Learning Vector Quantization
Proses klasifikasi RSS menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dengan dua kelas klasifikasi yaitu RSS1 dan RSS3.. Penelitian ini menggunakan 120 citra
Learning Vector Quantization (LVQ) adalah salah satu algoritma jaringan saraf tiruan yang dapat digunakan untuk mengenali karakter dari suatu huruf.. Metode ini
Judul Tesis : ANALISIS ACCURATE LEARNING PADA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DALAM PENGENALAN..
Pendekatan teknik atau metode yang akan dilakukan ke dalam jaringan syaraf tiruan metode Learning Vector Quantization (LVQ) menggunakan algoritma genetika, studi permasalahannya
Pada penelitian ini, penulis akan menganalisis akurasi pembelajaran jaringan Learning Vector Quantization (LVQ) dengan menggunakan algoritma genetika pada pengenalan
1) Metode jaringan saraf tiruan Backpropagation dan Learning Vector Quantization dapat digunakan untuk deteksi dini hama pengerek batang. 2) Deteksi dini hama pengerek
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian yang dilakukan dengan menggunakan algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) pada Jaringan Syaraf Tiruan pada
