• Tidak ada hasil yang ditemukan

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

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

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

Copied!
2
0
0

Teks penuh

(1)

DAFTAR PUSTAKA

Ananggadip, Gilap., Hidayanto, Achmad., & Rad, Zahiri. Saman. 2013. Pengenalan Huruf Alphabet Menggunakan Tujuh Invariant Momen Hu dan Jaringan Syaraf Tiruan LVQ. Transient3: 430.

Balochian, Saeed., Abbasi, Emad. Seidbad., & Rad, Zahiri. Saman. 2013. Neural Network Optimization bye Genetic Algorithms for The Audio Classification to Speech and Music. International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition6: 3.

Bishop, M. Christopher. 1995. Neural Network for Pattern Recognition. Clarendon Press. Oxford.

Blachnik, Marcin., & Duch, Wlodzislaw. 2011. Improving Accuracy of LVQ Algorithm by instance Weighting. pp. 256 – 265. Springer-Verlag: Berlin.

Cagnoni, Stefano., Lutton, Evelyne., & Olague, Gustavo. 2007. Genetic and Evolutionary for Image Processing and Analysis. EURASIP Book Series on Signal Processing and Communacation. Vol. 8. Hindawi Publishing Coorperation: USA.

Chen, Yongqi., Zhou, Xnghua., Wu, Yongting., & Tang, Qinhua. 2006. An Approach to Seafloor with GA-Based Neural Network. Chinese Journal of Geophysics., TOC50: 291 – 298.

Ginting, Eminta., Zarlis, M., & Situmorang, Zakarias. 2014. Kombinasi Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) dan Self

Organizing Kohonen pada Kecepatan Pengenalan Pola Tanda Tangan.

Jurnal Penelitian Teknik Informatika. TECHSI4: 1.

(2)

Goldberg, E. David. 1989. Genetic Algorithm in Search, Optimization, and Machine Learning. Addision-Wesley Publishing Company, Inc: The University of Albama.

Hollmen, Jaakko., Tresp, Volker., & Simula, Olli. 2000. A Learning Vector Quantization Algrithm for Probabilistic Models. In Proceedings of EUSIPCO – X European Signal Processing Conference. Vol II. pp. 721-724.

Johannes, Okko. Räsänen., Laine, Laine. Unto., & Altosaar, Toomas. 2009. Self-learning Quantization for Pattern Discovery from Speech. International Speech. Brighton – UK. pp. 6 – 10

Kasabov., K. Nikola. 1998. Foundation of Neural Network, Fuzzy System, and Knowledge Engineering. The MIT Press: London – England.

Kumar, Javant., Bhattacharyya, Debnath & Kim, Tai-hoon. 2010. Use of Artificial Neural Network in Pattern Recognition. International Journal of Software Engineering and Its Applications. Vol 4. No 2.

Munjal, Geetika. 2011. ANN Paradigms for Audio Pattern Recoginition. International Journal of Computer Science and Information Technologies (IJCSIT). Vol 2(4). pp. 1555 – 1558.

Ouyang, Aijia., Li, Kenli., Zhou, Xu., Xul, Yuming., Yue, Guangxue., & Tan, Lizhi. 2014. Improved LDA and LVQ for Face Recognition. Appl. Math. Inf.Sci8. No. 1L. pp. 301-309.

Rahman, Mijanur. Md., dan Setu, Akter. Tania. 2015. An Implementation for Combining Neural Networks and Genetic Algorithms. International Journal of Computer Science and Information Technologies (IJCSIT). Vol 6. Issue 3.

Ranadhi, Djalu., Indarto, Wawan., & Hidaya, Taufik. 2006. Implementasi Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Pengenalan Pola Sidik Jari Pada SIstem Informasi Narapidana NP Wirogunan. Media Informatika. Vol 4. No 1. pp: 51 – 65. Universitas Islam Indonesia. Yogyakarta.

Referensi

Dokumen terkait

Penerapan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (lvq) Untuk Pengenalan Wajah Dengan Citra Wajah Gaussian Blur. Universitas Pendidikan Indonesia

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

SISTEM PENGENALAN UCAPAN HURUF VOKAL MENGGUNAKAN METODE LINEAR PREDICTIVE CODING (LPC) DAN JARINGAN. SARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ)

Dalam melakukan kombinasi algoritma Learning Vector Quantization dengan Self Organizing Kohonen untuk mempercepat proses pengenalan pola tandatangan penulis menyusun langkah –

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

Aplikasi FingerFeel berbasis android untuk mengenali citra pose jari tangan dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) berhasil

Muhammad Zarlis, Ketua Program Studi Pascasarjana Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara Medan, sekaligus pembanding I yang

Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian yang dilakukan dengan menggunakan algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) pada Jaringan Syaraf Tiruan pada