Identifikasi Hama Ulat Kubis Menggunakan Transformasi Wavelet dengan Klasifikasi Probabilistic Neural Network
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Kemudian pada Tabel 4 akan terlihat perbandingan akurasi untuk ekstraksi ciri ICZ dengan hasil penelitian Lesmana (2012) yang menggunakan klasifikasi backpropagation
Penelitian ini menggunakan ekstraksi fitur berdasarkan ciri morfologi daun pada citra daun Shorea, serta menggunakan PNN sebagai teknik klasifikasi pada identifikasi daun
Data yang digunakan pada data citra daun tumbuhan obat sebanyak 10 citra dari setiap kelas dengan pembagian 7 citra data latih dan 3 citra data uji.. Data citra
Perbandingan akurasi rata-rata dari setiap iterasi untuk masing-masing tanda tangan berdasarkan perbedaan jenis data dengan menggunakan 4-fold cross validation
Pada penelitian ini melalui lima tahap dalam klasifikasi abnormal pada sinyal EKG (Gambar 1) , Dataset untuk persiapan data, preprosessing data, fitur ekstraksi, klasifikasi
Pengembangan aplikasi untuk identifikasi tumbuhan obat menggunakan LBP dengan klasifikasi PNN pada perangkat mobile yang berbasiskan sistem operasi Android berhasil
Pada penelitian digunakan yaitu: trasformasi wavelet sebagi proses pendeteksi sinyal yang di- gunakan untuk menangkap sinyal. Capture dilakukan dua kondisi, kondisi pertama
Salah satu metode klasifikasi terhadap citra adalah Convolutional Neural Network (CNN), metode ini mendeteksi fitur gambar dengan cara mengambil feature map yang ada
