Praktkum Jaringan Syaraf Tiruan - Pengenalan Pola Huruf

JARINGAN SYARAF TIRUAN

UAS PRAKTIKUM JARINGAN SYARAF TIRUAN

DINA AMRIYANI HASIBUAN 121421017 GRUP JST 1

PROGRAM STUDI S1 EKSTENSI ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2013

KLD403 | Praktikum Jaringan Syaraf Tiruan

I.

JUDUL

Pengenalan Pola Huruf.

II.

TUJUAN

1. Praktikan

mampu

membuat

pengenalan

pola

huruf

menggunakan

nama

Anda

menggunakan

Perceptron/Backpropagation/Adaline.

III. TUGAS 3.1 Soal

Buatlah

pengenalan

pola

huruf

sesuai

Perceptron/Backpropagation/Adaline.

3.2 Jawaban

Nama

: DINA AMRIYANI HASIBUAN HASIBUAN

Pola

:DINAMRYHSBU

Jumlah huruf= 11. Jumlah neuron disesuaikan dengan jumlah huruf (k<2 n) Maka jumlah neuron= 4, dimana 2 4 = 16.

3.2.1

Source Code

1. pengenalanhurufDINAMRYHSBU_perceptron.m

1. %Huruf "DINAMRYHSBU" pertama didefenisikan terlebih dahulu (4 neuron) 2. %Jumlah neuron disesuaikan dengan jumlah huruf (k<2^n) 3. %k:jumlah huruf ; n:jumlah neuron 4. %penentuan pola untuk tiap huruf terserah/tidak ada urutan tertentu

5. 6. %Huruf D=[0 0 0 0] 7. %Huruf I=[0 0 0 1] 8. %Huruf N=[0 0 1 1] 9. %Huruf A=[0 1 0 0] %Huruf M=[0 1 0 1] 10. %Huruf R=[0 1 1 0] 11. Program Studi S1 Ekstensi Ilmu Komputer Fasilkom-TI Universitas Sumatera Utara

1


12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46. 47. 48. 49. 50. 51. 52. 53. 54. 55. 56. 57. 58. 59. 60. 61. 62. 63.

%Huruf %Huruf %Huruf %Huruf %Huruf

Y=[1 H=[1 S=[1 B=[1 U=[1

%Huruf %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 1 1

D 1 0 0 0 0 1

: 0 1 1 1 1 0

%Huruf %0 1 1 %0 1 1 %0 1 1 %0 1 1 %0 1 1 %0 1 1

I 0 0 0 0 0 0

: 0 0 0 0 0 0

%Huruf %1 0 0 %1 1 0 %1 0 1 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0

N 0 0 0 1 1 1

: 1 1 1 1 1 1

%Huruf %0 0 1 %0 1 0 %1 1 1 %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0

A 0 1 1 1 0 0

: 0 0 1 1 1 1

%Huruf %1 1 0 %1 1 0 %1 1 1 %1 0 1 %1 0 0 %1 1 0

M 1 1 1 0 0 1

: 1 1 1 1 1 1

%Huruf %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0 %1 1 1 %1 0 0

R 1 0 0 1 1

: 0 1 1 0 0

0 0 0 1 1

0 0 1 0 1

0] 1] 0] 0] 1]

Program Studi S1 Ekstensi Ilmu Komputer Fasilkom-TI Universitas Sumatera Utara

2


64. 65. 66. 67. 68. 69. 70. 71. 72. 73. 74. 75. 76. 77. 78. 79. 80. 81. 82. 83. 84. 85. 86. 87. 88. 89. 90. 91. 92. 93. 94. 95. 96. 97. 98. 99. 100. 101. 102. 103. 104. 105. 106. 107. 108. 109.

%1 0 0 1 1 %Huruf %1 0 0 %0 1 0 %0 0 1 %0 0 1 %0 0 1 %0 1 1

Y 0 1 0 0 0 1

: 1 0 0 0 0 0

%Huruf %1 0 0 %1 0 0 %1 1 1 %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0

H 0 0 1 1 0 0

: 1 1 1 1 1 1

%Huruf %1 1 1 %1 0 0 %1 1 1 %0 0 0 %1 0 0 %1 1 1

S 1 0 1 0 0 1

: 1 0 1 1 1 1

%Huruf %1 1 1 %1 0 0 %1 1 1 %1 1 1 %1 0 0 %1 1 1

B 1 0 1 1 0 1

: 1 1 1 1 1 1

%Huruf %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 1 1

U 0 0 0 0 0 1

: 1 1 1 1 1 1

clc;clear; %input masing-masing huruf dalam matriks kolom D=[1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0]; 110. I=[0;1;1;0;0; 0;1;1;0;0; 0;1;1;0;0; 0;1;1;0;0; 0;1;1;0;0; 0;1;1;0;0]; 111. N=[1;0;0;0;1; 1;1;0;0;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;1;1; 1;0;0;1;1; 1;0;0;1;1]; 112. A=[0;0;1;0;0; 0;1;0;1;0; 1;1;1;1;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1];


3


113.

M=[1;1;0;1;1; 1;1;0;1;1; 1;1;1;1;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1]; 114. R=[1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;1;1]; 115. Y=[1;0;0;0;1; 0;1;0;1;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;1;1;1;0]; 116. H=[1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1]; 117. S=[1;1;1;1;1; 1;0;0;0;0; 1;1;1;1;1; 0;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1]; 118. B=[1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1]; 119. U=[1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1]; 120. DINAMRYHSBU=[D I N A M R Y H S B U]; 121. %target untuk masing-masing neuron 122. t1=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]; 123. t2=[0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1]; 124. t3=[0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1]; 125. t4=[0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1]; 126. %pembuatan jaringan utk 30 input tiap-tiap neuron 127. net1=newp([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1], 1); 128. net2=newp([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1], 1); 129. net3=newp([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1], 1); 130. net4=newp([0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1; 0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1], 1); 131. %bobot dan bias dipakai nilai 0 secara default 132. %tran tiap-tiap neuron 133. net1=train(net1,DINAMRYHSBU,t1); 134. net2=train(net2,DINAMRYHSBU,t2); 135. net3=train(net3,DINAMRYHSBU,t3); 136. net4=train(net4,DINAMRYHSBU,t4); 137. %tampilkan hasil akhir dari ketiga neuron untuk masing-masing huruf 138. HurufD=[sim(net1,D) sim(net2,D) sim(net3,D) sim(net4,D)] 139. HurufI=[sim(net1,I) sim(net2,I) sim(net3,I) sim(net4,I)] 140. HurufN=[sim(net1,N) sim(net2,N) sim(net3,N) sim(net4,N)] 141. HurufA=[sim(net1,A) sim(net2,A) sim(net3,A) sim(net4,A)] 142. HurufM=[sim(net1,M) sim(net2,M) sim(net3,M) sim(net4,M)] 143. HurufR=[sim(net1,R) sim(net2,R) sim(net3,R) sim(net4,R)] 144. HurufY=[sim(net1,Y) sim(net2,Y) sim(net3,Y) sim(net4,Y)]


4


145.

HurufH=[sim(net1,H) sim(net4,H)] 146. HurufS=[sim(net1,S) sim(net4,S)] 147. HurufB=[sim(net1,B) sim(net4,B)] 148. HurufU=[sim(net1,U) sim(net4,U)]

sim(net2,H) sim(net3,H) sim(net2,S) sim(net3,S) sim(net2,B) sim(net3,B) sim(net2,U) sim(net3,U)

149.

2. pengujianhurufDINAMRYHSBU_perceptron.m

1. %Huruf "DINAMRYHSBU" yang sudah didefenisikan sebelumnya 2. %Huruf D=[0 3. %Huruf I=[0 4. %Huruf N=[0 5. %Huruf A=[0 6. %Huruf M=[0 7. %Huruf R=[0 8. %Huruf Y=[1 9. %Huruf H=[1 %Huruf 10. %Huruf 11. %Huruf 12.

13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37.

0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 S=[1 B=[1 U=[1

%Huruf %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 1 1

D2 : 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0

%Huruf %0 0 1 %0 0 1 %0 0 1 %0 0 1 %0 0 1 %0 0 1

I2 : 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

%Huruf %1 0 0 %1 1 0 %1 0 1 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0

N2 : 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1

0] 1] 1] 0] 1] 0] 0] 1] 0 1 0] 1 0 0] 1 1 1]


5


38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46. 47. 48. 49. 50. 51. 52. 53. 54. 55. 56. 57. 58. 59. 60. 61. 62. 63. 64. 65. 66. 67. 68. 69. 70. 71. 72. 73. 74. 75. 76. 77. 78. 79. 80. 81. 82. 83. 84. 85. 86. 87. 88. 89.

%Huruf %0 0 1 %0 1 0 %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0

A2 : 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1

%Huruf %1 0 0 %1 1 0 %1 0 1 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0

M2 : 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1

%Huruf %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0 %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0

R2 : 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1

%Huruf %1 0 0 %0 1 0 %0 0 1 %0 0 1 %0 0 1 %0 0 1

Y2 : 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

%Huruf %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0

H2 : 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1

%Huruf %1 1 1 %1 0 0 %1 1 1 %0 0 0 %1 1 1 %0 0 0

S2 : 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0

%Huruf %1 1 1 %1 0 0 %1 1 1

B2 : 1 1 0 1 1 1


6


90. 91. 92. 93. 94. 95. 96. 97. 98. 99. 100. 101. 102. 103.

%1 0 0 0 1 %1 0 0 0 1 %1 1 1 1 1 %Huruf %0 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 1 1

U2 : 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1

%input masing-masing huruf dalam matriks kolom D2=[1;1;1;0;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;1;0; 1;1;1;0;0]; 104. I2=[0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0]; 105. N2=[1;0;0;0;1; 1;1;0;0;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1]; 106. A2=[0;0;1;0;0; 0;1;0;1;0; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1]; 107. M2=[1;0;0;0;1; 1;1;0;1;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1]; 108. R2=[1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;0;1]; 109. Y2=[1;0;0;0;1; 0;1;0;1;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0]; 110. H2=[1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1]; 111. S2=[1;1;1;1;1; 1;0;0;0;0; 1;1;1;1;1; 0;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 0;0;0;0;0]; 112. B2=[1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1]; 113. U2=[0;0;0;0;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1]; DINAMRYHSBU=[D2 I2 N2 A2 M2 R2 Y2 H2 S2 B2 U2]; 114. DINAMRYHSBU=[D2 115. %target untuk masing-masing neuron 116. t1=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]; 117. t2=[0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1]; 118. t3=[0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1]; 119. t4=[0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1]; 120. %tampilkan hasil akhir dari ketiga neuron untuk masing-masing huruf 121. %net1 net2 net3 net4 nilainya diambil dari pengenalanhurufDINAMRYHSBU_perceptron.m 122. HurufD2=[sim(net1,D2) sim(net2,D2) sim(net3,D2) sim(net4,D2)] 123. HurufI2=[sim(net1,I2) sim(net2,I2) sim(net3,I2) sim(net4,I2)] 124. HurufN2=[sim(net1,N2) sim(net2,N2) sim(net3,N2) sim(net4,N2)] 125. HurufA2=[sim(net1,A2) sim(net2,A2) sim(net3,A2) sim(net4,A2)] 126. HurufM2=[sim(net1,M2) sim(net2,M2) sim(net3,M2) sim(net4,M2)]


7


127.

HurufR2=[sim(net1,R2) sim(net4,R2)] 128. HurufY2=[sim(net1,Y2) sim(net4,Y2)] 129. HurufH2=[sim(net1,H2) sim(net4,H2)] 130. HurufS2=[sim(net1,S2) sim(net4,S2)] 131. HurufB2=[sim(net1,B2) sim(net4,B2)] 132. HurufU2=[sim(net1,U2) sim(net4,U2)]

sim(net2,R2) sim(net3,R2) sim(net2,Y2) sim(net3,Y2) sim(net2,H2) sim(net3,H2) sim(net2,S2) sim(net3,S2) sim(net2,B2) sim(net3,B2) sim(net2,U2) sim(net3,U2)

3. pengujianhurufDINAMRYHSBU2_perceptron.m

1. %Huruf "DINAMRYHSBU" pertama didefenisikan terlebih dahulu (4 neuron) 2. %Huruf D=[0 0 0 0] 3. %Huruf I=[0 0 0 1] 4. %Huruf N=[0 0 1 1] 5. %Huruf A=[0 1 0 0] 6. %Huruf M=[0 1 0 1] 7. %Huruf R=[0 1 1 0] 8. %Huruf Y=[1 0 0 0] 9. %Huruf H=[1 0 0 1] %Huruf S=[1 0 1 0] 10. %Huruf B=[1 1 0 0] 11. %Huruf U=[1 1 1 1] 12.

13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34.

%Huruf %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 1 1

D3 : 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 0

%Huruf %0 1 1 %0 0 1 %0 0 1 %0 0 1 %0 0 1 %0 1 1

I3 : 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

%Huruf %1 0 0 %1 1 0 %1 0 1 %1 0 0

N3 : 0 1 0 1 0 1 1 1


8


35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. 44. 45. 46. 47. 48. 49. 50. 51. 52. 53. 54. 55. 56. 57. 58. 59. 60. 61. 62. 63. 64. 65. 66. 67. 68. 69. 70. 71. 72. 73. 74. 75. 76. 77. 78. 79. 80. 81. 82. 83. 84. 85. 86.

%1 0 0 0 1 %0 0 0 0 0 %Huruf %0 0 1 %0 1 0 %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0 %0 0 0

A3 : 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0

%Huruf %1 0 0 %1 1 0 %1 0 1 %1 0 0 %1 0 0 %0 0 0

M3 : 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0

%Huruf %1 1 1 %1 0 0 %1 1 1 %1 0 1 %1 0 0 %1 0 0

R3 : 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1

%Huruf %1 0 0 %0 1 0 %0 0 1 %0 0 1 %0 0 1 %0 0 0

Y3 : 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

%Huruf %1 0 0 %1 0 0 %1 1 1 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0

H3 : 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1

%Huruf %0 1 1 %1 0 0 %0 1 1 %0 0 0 %1 0 0 %0 1 1

S3 : 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0

%Huruf B3 :


9


87. 88. 89. 90. 91. 92. 93. 94. 95. 96. 97. 98. 99. 100. 101. 102. 103.

%1 %1 %1 %1 %1 %1

1 0 1 0 0 1

1 0 1 0 0 1

%Huruf %0 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %1 0 0 %0 1 1

1 0 1 0 0 1

0 1 0 1 1 0

U3 : 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0

%input masing-masing huruf dalam matriks kolom D3=[1;1;1;0;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;1;0; 1;1;1;0;0]; 104. I3=[0;1;1;1;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;1;1;1;0]; 105. N3=[1;0;0;0;1; 1;1;0;0;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;1;1; 1;0;0;0;1; 0;0;0;0;0]; 106. A3=[0;0;1;0;0; 0;1;0;1;0; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 0;0;0;0;0]; 107. M3=[1;0;0;0;1; 1;1;0;1;1; 1;0;1;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 0;0;0;0;0]; 108. R3=[1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0; 1;0;1;0;0; 1;0;0;1;0; 1;0;0;0;1]; 109. Y3=[1;0;0;0;1; 0;1;0;1;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;1;0;0; 0;0;0;0;0]; 110. H3=[1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1]; 111. S3=[0;1;1;1;1; 1;0;0;0;0; 0;1;1;1;0; 0;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 0;1;1;1;0]; 112. B3=[1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;1;1;1;0]; 113. U3=[1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 1;0;0;0;1; 0;1;1;1;0]; DINAMRYHSBU=[D3 I3 N3 A3 M3 R3 Y3 H3 S3 B3 U3]; 114. DINAMRYHSBU=[D3 115. %target untuk masing-masing neuron 116. t1=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]; 117. t2=[0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1]; 118. t3=[0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1]; 119. t4=[0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1]; 120. %tampilkan hasil akhir dari ketiga neuron untuk masing-masing huruf 121. %net1 net2 net3 net4 nilainya diambil dari pengenalanhurufDINAMRYHSBU_perceptron.m 122. HurufD3=[sim(net1,D3) sim(net2,D3) sim(net3,D3) sim(net4,D3)] 123. HurufI3=[sim(net1,I3) sim(net2,I3) sim(net3,I3) sim(net4,I3)] 124. HurufN3=[sim(net1,N3) sim(net2,N3) sim(net3,N3) sim(net4,N3)]


10


125.

HurufA3=[sim(net1,A3) sim(net4,A3)] 126. HurufM3=[sim(net1,M3) sim(net4,M3)] 127. HurufR3=[sim(net1,R3) sim(net4,R3)] 128. HurufY3=[sim(net1,Y3) sim(net4,Y3)] 129. HurufH3=[sim(net1,H3) sim(net4,H3)] 130. HurufS3=[sim(net1,S3) sim(net4,S3)] 131. HurufB3=[sim(net1,B3) sim(net4,B3)] 132. HurufU3=[sim(net1,U3) sim(net4,U3)]

sim(net2,A3) sim(net3,A3) sim(net2,M3) sim(net3,M3) sim(net2,R3) sim(net3,R3) sim(net2,Y3) sim(net3,Y3) sim(net2,H3) sim(net3,H3) sim(net2,S3) sim(net3,S3) sim(net2,B3) sim(net3,B3) sim(net2,U3) sim(net3,U3)

3.2.2 Print Screen


11


Tampilan di Command MATLAB 1. pengenalanhurufDINAMRYHSBU_perceptron.m

TRAINC, Epoch 0/100 TRAINC, Epoch 11/100 TRAINC, Performance goal met. TRAINC, Epoch 0/100 TRAINC, Epoch 25/100 TRAINC, Epoch 32/100 TRAINC, Performance goal met. TRAINC, Epoch 0/100 TRAINC, Epoch 5/100 TRAINC, Performance goal met. TRAINC, Epoch 0/100 TRAINC, Epoch 6/100 TRAINC, Performance goal met.

HurufD = 0

0

0

0

0

1

1

1

0

0

0

1

HurufI = 0

0

HurufN = 0

0

HurufA = 0

1

HurufM = 0

1


12


HurufR = 0

1

1

0

0

0

0

1

1

0

0

0

HurufY = 1

0

HurufH = 1

0

HurufS = 1

0

HurufB = 1

1

HurufU = 1

1

1

1

2. pengujianhurufDINAMRYHSBU_perceptron.m

HurufD2 =

0

0

1

0

0

1

HurufI2 =

0

0


13


HurufN2 =

0

0

1

1

0

0

1

1

1

0

0

1

1

1

1

1

HurufA2 =

0

1

HurufM2 =

0

0

HurufR2 =

0

1

HurufY2 =

1

0

HurufH2 =

1

1

HurufS2 =

1

0


14


HurufB2 =

1

1

1

0

HurufU2 =

0

1

1

1

3. pengujianhurufDINAMRYHSBU2_perceptron.m

HurufD3 =

0

0

1

0

0

0

1

1

0

0

HurufI3 =

0

0

HurufN3 =

0

0

HurufA3 =

0

0


15


HurufM3 =

0

0

0

1

1

0

0

1

1

1

0

0

0

0

HurufR3 =

0

0

HurufY3 =

1

0

HurufH3 =

1

0

HurufS3 =

1

0

HurufB3 =

0

0

HurufU3 =

1

0

1

1


16


IV.DAFTAR PUSTAKA

-

V.KRITIK V.KRITIK DAN SARAN

Penyampaian materi agak cepat dikarenakan waktu yang singkat.

VI.

PERNYATAAN

Saya menyatakan bahwa tugas praktikum ini adalah hasil kerja saya sendiri dan apabila terdapat kutipan/saduran dalam jurnal praktikum ini telah disertai dengan sumber/referensi

yang

dapat

saya

pertanggungjawabkan.

Apabila

saya

melanggar pernyataan ini maka saya bersedia tidak di-ACC atau bahkan digagalkan dan mendapat nilai E da lam praktikum. praktikum.

Medan, 19 Januari 2013 Saya yang membuat pernyataan

Dina Amriyani Hasibuan NIM.121421017


17

Praktkum Jaringan Syaraf Tiruan - Pengenalan Pola Huruf

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