Daftar Isi: Penerapan Hopfield Neural Network untuk Pengenalan Tulisan Tangan Pada Sebuah Citra Digital

Main Author:	Herdiyanto, Agung
Format:	Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa:	eng
Terbitan:	, 2012
Subjects:	510 Mathematics
Online Access:	http://repository.ub.ac.id/153119/1/poster.pdf http://repository.ub.ac.id/153119/2/Skripsi.pdf http://repository.ub.ac.id/153119/3/CG2_NeuralNetwork_Algorithm_2.pdf http://repository.ub.ac.id/153119/3/STIKOM_Surabaya-Undergraduate-1933-BAB_II.pdf http://repository.ub.ac.id/153119/4/30._2.pdf http://repository.ub.ac.id/153119/5/artifisial-neural-network-ann.pdf http://repository.ub.ac.id/153119/6/doc_2.pdf http://repository.ub.ac.id/153119/7/ITS-Master-18002-2208205730-Presentation-4.pdf http://repository.ub.ac.id/153119/7/jaringan_syaraf_tiruan_2.pdf http://repository.ub.ac.id/153119/8/jbptunikompp-gdl-andriansya-19792-7-babii--i_2.pdf http://repository.ub.ac.id/153119/9/Jurnal.pdf http://repository.ub.ac.id/153119/

Daftar Isi:

Membaca sebuah tulisan tangan pada citra digital merupakan masalah yang sangat kompleks dan rumit dimana inti dari masalah adalah bagaimana sistem dapat mengenali tulisan tangan tersebut mewakili sebuah karakter tertentu . Tujuan dari pembacaan tulisan tangan ini adalah agar data yang terkandung dalam citra tersebut dapat diolah lebih lanjut dalam sebuah data digital. Metode Hopfield merupakan salah satu metode dari Jaringan Saraf Tiruan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pembacaan tulisan tangan pada citra digital. Berdasarkan hasil penelitian ini tingkat akurasi untuk pembacaan karakter tunggal mencapai 97,2%, sedangkan tingkat akurasi untuk pembacaan rangkaian kata mencapai 82,6%