Download - Advance Topic

Transcript
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