1 / 20

Advance Topic

Advance Topic. SISTEM PAKAR. Sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. STRUKTUR SISTEM PAKAR. Fakta-fakta tentang kejadian khusus. Basis Pengetahuan

titus
Download Presentation

Advance Topic

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. Advance Topic

  2. SISTEM PAKAR • Sistem yang berusaha mengadopsi • pengetahuan manusia ke komputer • agar komputer dapat menyelesaikan • masalah seperti yang dilakukan oleh • para ahli

  3. STRUKTUR SISTEM PAKAR Fakta-fakta tentang kejadian khusus Basis Pengetahuan Fakta : Apa yang diketahui tentang area domain Aturan : logical reference User Fasilitas penjelasan Antarmuka Rekayasa pengetahuan • Motor inferensi • Interpreter • Scheduler • Consistency Enforcer Penambahan pengetahuan Aksi yang direkomendasi Pengetahuan ahli BLACKBOARD Penyaring pengetahuan Rencana Agenda Solusi Deskripsi Lingkungan Konsultasi Lingkungan Pengembangan

  4. BASIS PENGETAHUAN (KNOWLEDGE BASE) • Penalaran berbasis aturan (Rule- • Based Reasoning) • Penalaran berbasis kasus (Case- • Based Reasoning)

  5. MOTOR INFERENSI (INFERENCE ENGINE) • Forward Chaining • Backward Chaining

  6. Contoh Forward Chaining : • R1 : IF suku bunga turun THEN harga • obligasi naik • R2 : IF suku bunga naik THEN harga • obligasi turun • R3 : IF suku bunga tidak berubah • THEN harga obligasi tidak • berubah • R4 : IF dolar naik THEN suku bunga • turun • R5 : IF dolar turun THEN suku bunga • naik • R6 : IF harga obligasi turun THEN • beli obligasi • Diketahui bahwa dolar turun, • tentukan apakah akan membeli • obligasi atau tidak

  7. dolar turun R5 suku bunga naik R2 harga obligasi turun R6 beli obligasi

  8. Contoh Backward Chaining : • R1 : IF suku bunga turun THEN harga • obligasi naik • R2 : IF suku bunga naik THEN harga • obligasi turun • R3 : IF suku bunga tidak berubah • THEN harga obligasi tidak • berubah • R4 : IF dolar naik THEN suku bunga • turun • R5 : IF dolar turun THEN suku bunga • naik • R6 : IF harga obligasi turun THEN • beli obligasi • Diketahui bahwa dolar turun, • tentukan apakah akan membeli • obligasi atau tidak

  9. dolar turun R5 suku bunga naik R2 harga obligasi turun R6 beli obligasi

  10. LINGKUP PERMASALAHAN SISTEM PAKAR • Interpretasi : pengawasan, pengenalan • ucapan, analisis citra, interpretasi sinyal, • analisis kecerdasan • Prediksi : peramalan, prediksi • demografis, peramalan ekonomi, • prediksi lalulintas, estimasi hasil, • militer, pemasaran, peramalan • keuangan • Diagnosis : medis, elektronis, • mekanis, diagnosis perangkat • lunak

  11. Perancangan : layout sirkuit, perancangan • bangunan • Perencanaan : perencanaan keuangan, • komunikasi, militer, pengembangan • produk, routing, manajemen proyek • Monitoring : Computer-Aided • Monitoring Systems

  12. JARINGAN SYARAF TIRUAN • Representasi buatan dari otak manusia • dengan mensimulasikan proses • pembelajaran pada otak manusia

  13. STRUKTUR JARINGAN SYARAF TIRUAN bobot bobot Output ke neuron-neuron lain Σ Out put Fungsi Aktivasi Σ Input dari neuron-neuron lain

  14. ARSITEKTUR JARINGAN SYARAF TIRUAN • Single layer network • Multilayer network • Competitive layer network

  15. Single layer network W11 Y1 X1 W1j W1n Wi1 Wij Xi Yj Win Wm1 Wmj Xm Yn Wmn

  16. Multilayer network V11 X1 Y1 W11 V1p W1j Z1 W1n Vi1 Xi Yj Vip Wp1 Wpj Zp Wpn Vm1 Vmp Xm Yn

  17. Competitive layer network 1 1 -η A1 Am -η -η -η -η Ai Aj -η 1 1

  18. FUNGSI AKTIVASI JARINGAN SYARAF TIRUAN • Fungsi threshold (batas ambang) Fungsi threshold bipolar

  19. Fungsi sigmoid • Fungsi identitas

  20. PROSES PEMBELAJARAN JARINGAN SYARAF TIRUAN • Pembelajaran terawasi • (supervised learning) : Hebb Rule, • Perceptron, Delta Rule, Backpropagation, • Heteroassociative Memory, • BAM, LVQ • Pembelajaran tak terawasi • (unsupervised learning) : Kohonen • Self-Organizing Maps, ART

More Related