• Tidak ada hasil yang ditemukan

Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Kualitas Air Sungai

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2018

Membagikan "Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Klasifikasi Kualitas Air Sungai"

Copied!
6
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 6 Halaman )

Teks penuh

Loading

Gambar

Gambar 1. Diagram Proses Alur Kerja Sistem secara Umum
Tabel 1. Hasil Pengujian Akurasi dan Validasi Parameter Optimal

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 6 Halaman - 867.61 KB )

Dokumen terkait

Implementasi Dan Perbandingan Metode Learning Vector Quantization (Lvq) Dan Backpropagation Untuk Memeriksa Keaslian Mata Uang Kertas

Pada penelitian ini, dilakukan implementasi perbandingan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dan Backpropagation untuk memeriksa keaslian uang kertas berdasarkan citra

Analisis Dan Implementasi Algoritma Learning Vector Quantization (Lvq) Dalam Pengenalan Ekspresi Wajah.

Sedang k an algoritma learning vector Quantization (LVQ) merupa k an salah satu metode Jaringan Syaraf Tiruan yang dapat diguna k an untu k mengidentifi k asi suatu pola

PENGENALAN HURUF JAWA MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)

Learning Vector Quantization (LVQ) adalah salah satu algoritma jaringan saraf tiruan yang dapat digunakan untuk mengenali karakter dari suatu huruf.. Metode ini

POLICE NUMBER IDENTIFICATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (LEARNING VECTOR QUANTIZATION)

Fitur ciri kemudian diuji untuk proses klasifikasi menggunakan Jaringan Saraf Tiruan metode Learning Vector Quantization (LVQ). LVQ mengklasifikasikan vektor uji

Identifikasi Awal Pengguna Narkoba Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)

Pengguna Narkoba Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) ” dapat diketahui bahwa parameter seperti learning rate , pengali learning rate , jumlah data

Analisis Accurate Learning Pada Learning Vector Quantization (LVQ) Menggunakan Algoritma Genetika Dalam Pengenalan Pola Alfanumerik

Judul Tesis : ANALISIS ACCURATE LEARNING PADA LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA DALAM PENGENALAN..

KLASIFIKASI SIDIK JARI DENGAN METODE FUZZY LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN FUZZY BACKPROPAGATION

Penelitian ini melakukan pengembangan sistem klasifikasi pola sidik jari menggunakan algoritma Fuzzy Learning Vector Quantization (Fuzzy LVQ) dan Fuzzy Backpropagation, untuk

Optimasi Vektor Bobot pada Learning Vector Quantization Menggunakan Algoritme Genetika untuk Penentuan Kualitas Susu Sapi

Metode yang dapat digunakan untuk menentukan kualitas susu adalah Learning Vector Quantization (LVQ) namun LVQ membutuhkan metode optimasi untuk menghasilkan vektor bobot terbaik