Estimasi Parameter Fungsi Keanggotaan Gaussian Dengan Algoritma Fuzzy C-Means Clustering Dan Particle Swarm Optimization (FCM-PSO) (Penerapan Pada Pembentukan Anteseden Model Fuzzy Takagi-Sugeno)
| Main Author: | Prasojo, AriPurwantoSarwo |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/154713/ |
Daftar Isi:
- Terlepas dari sistem pakar, fungsi keanggotaan perlu dibentuk berdasarkan sifat alamiah data. Fungsi keanggotaan gaussian (gaussmf) dicirikan oleh parameter center dan spread. Pada model Fuzzy Takagi-Sugeno gaussmf dapat digunakan sebagai bagian anteseden dari basis aturan. Studi ini bertujuan untuk membandingkan metode FCM-PSO dan FCM-SD sebagai alat estimasi parameter gaussmf. FCM-PSO adalah metode estimasi dengan memanfaatkan algoritma Fuzzy c-Means (FCM) dan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Sedangkan FCM-SD adalah metode estimasi dengan memanfaatkan FCM dan simpangan baku cluster. Data yang digunakan adalah pasangan input-output