Advance Topic

20
Advance Topic

description

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 - PowerPoint PPT Presentation

Transcript of Advance Topic

Page 1: Advance Topic

Advance Topic

Page 2: Advance Topic

Sistem yang berusaha mengadopsipengetahuan manusia ke komputeragar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan olehpara ahli

SISTEM PAKAR

Page 3: Advance Topic

User

Antarmuka

Aksi yang direkomendasi

Motor inferensi

• Interpreter• Scheduler

• Consistency

Enforcer

BLACKBOARDRencanaSolusi

AgendaDeskripsi

Penyaring pengetahuan

Basis PengetahuanFakta : Apa yang diketahui tentang area domainAturan : logical referenceFasilitas

penjelasan

Rekayasa pengetahuan

Pengetahuan ahli

Penambahanpengetahuan

Fakta-fakta tentang kejadiankhusus

STRUKTUR SISTEM PAKAR

Lingkungan Konsultasi Lingkungan Pengembangan

Page 4: Advance Topic

Penalaran berbasis aturan (Rule-Based Reasoning)

Penalaran berbasis kasus (Case-Based Reasoning)

BASIS PENGETAHUAN(KNOWLEDGE BASE)

Page 5: Advance Topic

Forward Chaining

Backward Chaining

MOTOR INFERENSI(INFERENCE ENGINE)

Page 6: Advance Topic

Contoh Forward Chaining :

R1 : IF suku bunga turun THEN hargaobligasi naik

R2 : IF suku bunga naik THEN hargaobligasi turun

R3 : IF suku bunga tidak berubahTHEN harga obligasi tidakberubah

R4 : IF dolar naik THEN suku bunga turun

R5 : IF dolar turun THEN suku bunganaik

R6 : IF harga obligasi turun THENbeli obligasi

Diketahui bahwa dolar turun,tentukan apakah akan membeli obligasi atau tidak

Page 7: Advance Topic

dolar turun

suku bunga naik

harga obligasi turun

beli obligasi

R5

R2

R6

Page 8: Advance Topic

Contoh Backward Chaining :

R1 : IF suku bunga turun THEN hargaobligasi naik

R2 : IF suku bunga naik THEN hargaobligasi turun

R3 : IF suku bunga tidak berubahTHEN harga obligasi tidakberubah

R4 : IF dolar naik THEN suku bunga turun

R5 : IF dolar turun THEN suku bunganaik

R6 : IF harga obligasi turun THENbeli obligasi

Diketahui bahwa dolar turun,tentukan apakah akan membeli obligasi atau tidak

Page 9: Advance Topic

dolar turun

suku bunga naik

harga obligasi turun

beli obligasi

R5

R2

R6

Page 10: Advance Topic

Interpretasi : pengawasan, pengenalanucapan, analisis citra, interpretasi sinyal,analisis kecerdasan

Prediksi : peramalan, prediksidemografis, peramalan ekonomi,prediksi lalulintas, estimasi hasil,militer, pemasaran, peramalankeuangan

Diagnosis : medis, elektronis, mekanis, diagnosis perangkatlunak

LINGKUP PERMASALAHANSISTEM PAKAR

Page 11: Advance Topic

Perancangan : layout sirkuit, perancanganbangunan

Perencanaan : perencanaan keuangan,komunikasi, militer, pengembangan produk, routing, manajemen proyek

Monitoring : Computer-AidedMonitoring Systems

Page 12: Advance Topic

Representasi buatan dari otak manusiadengan mensimulasikan prosespembelajaran pada otak manusia

JARINGAN SYARAF TIRUAN

Page 13: Advance Topic

STRUKTUR JARINGAN SYARAF TIRUAN

ΣΣFungsi Aktivasi

Output

bobotbobot

Output keneuron-neuronlain

Input darineuron-neuronlain

Page 14: Advance Topic

Single layer network

Multilayer network

Competitive layer network

ARSITEKTURJARINGAN SYARAF TIRUAN

Page 15: Advance Topic

Single layer network

X1 Y1

Xi

Xm

Yj

Yn

W11

W1j

W1n

Wi1

Wij

Win

Wm1

Wmj

Wmn

Page 16: Advance Topic

Multilayer network

X1

Z1

Xi

Xm

Zp

V11

V1p

W11

Vi1

W1j

Vip

Vm1

W1n

Vmp

Y1

Yj

Yn

Wp1Wpj

Wpn

Page 17: Advance Topic

Competitive layer network

A1

Ai

1-η Am

Aj

1

1 1-η

-η -η

Page 18: Advance Topic

Fungsi threshold (batas ambang)

FUNGSI AKTIVASIJARINGAN SYARAF TIRUAN

axjika

axjikaxf

0

1

axjika

axjikaxf

1

1

Fungsi threshold bipolar

Page 19: Advance Topic

Fungsi sigmoid

xe

xf 1

1

xxf

Fungsi identitas

Page 20: Advance Topic

Pembelajaran terawasi(supervised learning) : Hebb Rule,Perceptron, Delta Rule, Backpropagation,Heteroassociative Memory, BAM, LVQ

Pembelajaran tak terawasi(unsupervised learning) : KohonenSelf-Organizing Maps, ART

PROSES PEMBELAJARANJARINGAN SYARAF TIRUAN