|
|
Metode dan Algoritma | Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System . Anda bisa melakukan konsultasi tentang Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System melalui form di samping kanan !!!
Source Code : MATLAB
Motion of Mobile Robot using Fuzzy Inference System (MATLAB)
%%%%%%%% GERAK ROBOT MOBILE MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SISTEM%%%%%%%%%
% Kode ini bergerak mobile robot dari posisi awal ke posisi akhir
% Menggunakan Fuzzy Inference System. Th Fuzzy Inference Sistem yang digunakan juga telah
% Disertakan dalam rsc.fis berkas. Mengatur konfigurasi dan awal dan akhir
% Komputasi, CRC Press, Boca Raton, FL, AS, ISBN 978-1-4398-2287-6
% Kode berasal dari repositori kode pribadi penulis. silahkan
Catatan% bahwa baik penulis, maupun penerbit atau lainnya berafiliasi
% Tubuh menjamin kebenaran atau validitas kode.
% Hal ini diminta untuk menyenangkan mengutip penggunaan kode ini di setiap
% Publikasi sebagai R. Kala, A. Shukla, R. Tiwari, Gerak Mobile Robot menggunakan
Fuzzy Inference Sistem% Source Code, Soft Computing dan Sistem Pakar
Laboratorium%, IIITM Gwalior.
% Silakan laporkan kesalahan, koreksi, atau perbaikan
%%%%%%%%%%%%%%% Code Starts%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Motion of Robot by Fuzzy Infrence System
a = readfis('rsc');
% Initial Configuration
i=70; % x coordinate
j=30; % y coordinate
an=pi+pi/2; % initiall angle
s=[]; % path traced
div=100; % map size
% Final Position
fi=30; % x coordinate
fj=70; % y coordinate
while true
s=[s;i j an];
% stop if near goal
if i>=fi-5 && i<=fi+5 && j>=fi-5 && j<=fj+5
break;
end
% compute input 1: the angle between where robot is facing and that needed to face goal
in1=atan2(fi-i,fj-j)-an;
if in1>pi
in1=2*pi-in1;
end
if in1<-pi
in1=2*pi+in1;
end
%compute input 2: the distance between robot current position and goal
in4=sqrt((fi-i)*(fi-i)+(fj-j)*(fj-j))/(sqrt(2)*div);
if in4>1
in4=1;
end
% evaluate move, the amount by which robot needs to be turned
an2=evalfis([in1*180/pi in4], a)*pi/180;
an=an+an2;
if an>pi
an=2*pi-an
end
if an2<-pi
an2=2*pi+an2;
end
i=i+sin(an);
j=j+cos(an);
end
% plot path
plot(s(:,1),s(:,2))
set(gca,'XTick',0:div/10:div)
set(gca,'YTick',0:div/10:div)
axis([1 div 1 div]);
[System]
Name='rsc'
Type='mamdani'
Version=2.0
NumInputs=2
NumOutputs=1
NumRules=9
AndMethod='min'
OrMethod='max'
ImpMethod='min'
AggMethod='max'
DefuzzMethod='centroid'
[Input1]
Name='andif'
Range=[-180 180]
NumMFs=5
MF1='no':'gaussmf',[10.8 0.0976190476190937]
MF2='morep':'trapmf',[51.9 102.380952380952 184 185]
MF3='lessp':'gaussmf',[14.3 43.672380952381]
MF4='moren':'trapmf',[-204 -181 -100.47619047619 -50]
MF5='lessn':'gaussmf',[14.1 -39.5457197908065]
[Input2]
Name='goal'
Range=[0 1]
NumMFs=3
MF1='near':'gaussmf',[0.0594034322744799 6.94e-018]
MF2='far':'gaussmf',[0.0674 0.254225433526012]
MF3='distant':'gaussmf',[0.208648419145901 1]
[Output1]
Name='turn'
Range=[-10 10]
NumMFs=5
MF1='lessr':'gaussmf',[0.6135 2.259]
MF2='no':'gaussmf',[0.432 0]
MF3='lessl':'gaussmf',[0.6865 -2.056]
MF4='morel':'gaussmf',[2.7 -10.03]
MF5='morer':'gaussmf',[2.189 10]
[Rules]
2 0, 5 (1) : 1
3 0, 1 (1) : 1
1 0, 2 (1) : 1
5 0, 3 (1) : 1
4 0, 4 (1) : 1
-2 3, 2 (1) : 1
-4 3, 2 (1) : 1
3 1, 5 (1) : 1
5 1, 4 (1) : 1
[System]
Name='rsc'
Type='mamdani'
Version=2.0
NumInputs=2
NumOutputs=1
NumRules=9
AndMethod='min'
OrMethod='max'
ImpMethod='min'
AggMethod='max'
DefuzzMethod='centroid'
[Input1]
Name='andif'
Range=[-180 180]
NumMFs=5
MF1='no':'gaussmf',[10.8 0.0976190476190937]
MF2='morep':'trapmf',[51.9 102.380952380952 184 185]
MF3='lessp':'gaussmf',[14.3 43.672380952381]
MF4='moren':'trapmf',[-204 -181 -100.47619047619 -50]
MF5='lessn':'gaussmf',[14.1 -39.5457197908065]
[Input2]
Name='goal'
Range=[0 1]
NumMFs=3
MF1='near':'gaussmf',[0.0594034322744799 6.94e-018]
MF2='far':'gaussmf',[0.0674 0.254225433526012]
MF3='distant':'gaussmf',[0.208648419145901 1]
[Output1]
Name='turn'
Range=[-10 10]
NumMFs=5
MF1='lessr':'gaussmf',[0.6135 2.259]
MF2='no':'gaussmf',[0.432 0]
MF3='lessl':'gaussmf',[0.6865 -2.056]
MF4='morel':'gaussmf',[2.7 -10.03]
MF5='morer':'gaussmf',[2.189 10]
[Rules]
2 0, 5 (1) : 1
3 0, 1 (1) : 1
1 0, 2 (1) : 1
5 0, 3 (1) : 1
4 0, 4 (1) : 1
-2 3, 2 (1) : 1
-4 3, 2 (1) : 1
3 1, 5 (1) : 1
5 1, 4 (1) : 1
Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System
Contoh Program Gerak Mobile Robot
Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System "/>
Info Jasa Pembuatan Teknik Informatika Tesis Ilmu Komputer : Kami merupakan tim profesional konsultan pembuatan tesis,, tugas akhir & disertasi bidang teknologi informasi. Sejak 2006 team project graduate telah membantu ratusan mahasiswa S1 / S2 jurusan teknik informatika, ilmu komputer teknik lainnya di seluruh Indonesia serta manca negara. Kami merupakan pilihan terbaik untuk memberikan solusi serta membantu permasalahan studi kamu. Dalam melayani Konsultan pembuatan
Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System informatika maupun tesis ilmu komputer ini , team project graduate terdiri dari beberapa profesional di bidang teknik informatika yang sudah berpengalaman serta sangat ahli di bidang pelayanan pembuatan tesis ilmu komputer maupun jasa pembuatan teknik informatika ini, sehingga tidak salah saat ini kita telah menjadi konsultan yang terbaik di Indonesia untuk bidang pelayanan jasa pembuatan program untuk penyelesaian tugas akhir informatika & bidang teknik lainnya.
kunjungi : http://project-graduate.com /
Penawaran Jasa Konsultan
Penawaran jasa konsultan bimbingan pembuatan tesis
Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System ilmu komputer sistem informasi dan teknik lainnya yang mengarah ke bidang teknologi informasi,
Global Project :
GIS Mobile, Mobile System, Mobile Application, Expert System, Decision Support System, Microcontroller, Web GIS / Desktop GIS, Networking, GSM, SMS Gateway, Web Service, Web Application, Web portal, Implementasi berbagai Algoritma, Image Prossesing, Artificial Intellegence, Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan, Perangkat Ajar (Animasi Flash, Aplikasi Dekstop dll), dll (silahkan request kepada kami )
Spesifikasi :
Web Based : PHP, ASP, Blackberry, Flash, Ajax, JsScript
Windows Based : VB.Net, C++, VB.6.0, Java, Flash, Director, C , Flash Action Script, Lingo
Mobil Based : Flash Lite 2.1, .Net Mobile, Java
Design Based : 3D Max, Map Info, Flash CS
Database : Microsoft Access, MySQL, MS.SQL Server, Oracle
Metode dan algoritma :
Travelling Salesman Problem (Tsp), Algoritma Ant Colony System, Algoritma Warshall, Algoritma Genetika, Algoritma Sorting, Algoritma Id3, Algoritma Rsa, Algoritma Tribewala, Algoritma Semut, Metode AHP, Metode Fuzzy, Transformasi Wavelet, VEA (Video Encryption Algorithm), Metode Multi Scale Retinex, Fungsi hash, Teknik Kriptotrafi Stream Cipher, Phonetic String Matching, Digital Signature Standard (DSS), Mode Operasi Block Cipher, Algoritma RSA, Teknik Echo Hiding, Identity Based Cryptography, Metode Content
Based Fragile Watermarking, Hidden mMarkov Model,Secret Sharing Scheme
OMetode Least Significant Bit Modification, Teknik Time Base Modulation
Teknik Spread Spectrum, Pemodelan Konseptual Basisdata Dua Arah
Quantum Neural, Newtwork, Metode Komputasi Kuantum, metode Partitioned Iterated Function System
Metode Shamir Secret Sharing Advanced, Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA)
Metode Mesh Warping, Algoritma Agglomerative Clustering, Hidden Markov Model
Jaringan syaraf Tiruan Propagasi Balik, Rational Unified Process (RUP
Algoritma Vizing, Metode Huffman Statis, Metode Newton-Raphson
Metdoe Pias, Metode Burrows-Wheler Transform (BWT), Variable-Unspanned Blocking (VUB)
Blind Signature, Teknik Fuzzy C-Means, Metode Counterpropagation Network
Metode Reduksi Ruang, Fungsi Pencarian Heuristic, Metode Hibrid, Algoritma Kriptografi GOST
Algoritma Kriptografi LOKI, Analisis Kriteria Majemuk, Pola Dwimatra
Metode Pemulusan Eksponensial, Metode Analisis Regresi, Skema Extendible Hashing
Struktur Data Pohon Splay, Algoritma Hopcroft-Tarja, Algoritma Treebased Teknik Kriptografi Blowfish
Algoritma Persamaan Diophantine, Metode Penyetaraan Histogram, Logika Fuzzy, Forward Channing
Iterative Deepening A* dengan Stochastic Node, Metode syaraf tiruan propagarasi balik
Adaptive Resonance Teory (ART),Case based Resoning, Transformasi Wavelet dan neural network, Metode Native Bayes
Metode Smart Heuristic, Theorema ThreeWidth, Metode Self Direct Search, Metode Hidden Markov Model (HMM)
Neuro Fuzzy Logic, Metode Augmented Transition Network, Metode Bayesian NetworK, model Bigram
Algoritma Genetika Paralel, tansformasi Wavelet, Neuro-Fuzzypen Space Method
Region of Interest (ROI),Algoritma RC4,Algoritma ElGamal
Info :
http://www.project-graduate.com
Project Graduate
Contoh Program Gerak Mobile Robot
adalah istilah yang digunakan di Indonesia untuk mengilustrasikan suatu karya tulis ilmiah berupa paparan tulisan hasil penelitian sarjana S1 yang membahas suatu permasalahan/fenomena dalam bidang ilmu tertentu dengan menggunakan kaidah-kaidah yang berlaku. Pencarian artikel terkait di google.com
Tujuan Penulisan Artikel
Informasi lain dari facebook.com Contoh Program Gerak Mobile Robotbertujuan agar mahasiswa mampu menyusun dan menulis suatu karya ilmiah, sesuai dengan bidang ilmunya. Mahasiswa yang mampu menulis Contoh Program Gerak Mobile Robotdianggap mampu memadukan pengetahuan dan keterampilannya dalam memahami, menganalisis, menggambarkan, dan menjelaskan masalah yang berhubungan dengan bidang keilmuan yang diambilnya. Contoh Program Gerak Mobile Robotmerupakan persyaratan untuk mendapatkan status sarjana (S1) di setiap Perguruan Tinggi Negeri (PTN) maupun Perguruan Tinggi Swasta (PTS) yang ada di Indonesia. Istilah Contoh Program Gerak Mobile Robotsebagai tugas akhir hanya digunakan di Indonesia. Negara lain, seperti Australia menggunakan istilah thesis untuk penyebutan tugas akhir dengan riset untuk jenjang undergraduate (S1), postgraduate (S2), Ph.D. dengan (S3) dan disertationuntuk tugas riset dengan ukuran yang kecil baik undergraduate (S1) ataupun postgraduate (pascasarjana). Sedangkan di Indonesia Contoh Program Gerak Mobile Robotuntuk jenjang S1, tesis untuk jenjang S2, dan disertasi untuk jenjang S3. youtube.com
Proses Penulisan Informasi Laporan
Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System
Dalam penulisan Contoh Program Gerak Mobile Robot, mahasiswa dibimbing oleh satu atau dua orang pembimbing yang berstatus dosen pada perguruan tinggi tempat mahasiswa kuliah. Untuk penulisan Contoh Program Gerak Mobile Robotyang dibimbing oleh dua orang, dikenal istilah Pembimbing I dan Pembimbing II. Biasanya, Pembimbing I memiliki peranan yang lebih dominan bila dibanding dengan Pembimbing II. yahoo.com
Proses penyusunan Contoh Program Gerak Mobile Robot
berbeda-beda antara satu kampus dengan yang lain. Namun umumnya, proses penyusunan Contoh Program Gerak Mobile Robotadalah sebagai berikut:
- Pengajuan judul Contoh Program Gerak Mobile Robot
- Pengajuan proposal Contoh Program Gerak Mobile Robot
- Seminar proposal Contoh Program Gerak Mobile Robot
- Penelitian
- Setelah penulisan dianggap siap dan selesai, mahasiswa mempresentasikan hasil karya ilmiahnya tersebut pada Dosen Penguji (sidang tugas akhir).
- Mahasiswa yang hasil ujian Contoh Program Gerak Mobile Robotnya diterima dengan revisi, melakukan proses revisi sesuai dengan masukan Dosen Penguji.
Terdapat juga proses penyusunan Contoh Program Gerak Mobile Robotyang cukup ringkas sebagai berikut:
- Pengajuan judul Contoh Program Gerak Mobile Robot/meminta topik Contoh Program Gerak Mobile Robotdari dosen
- Penelitian dan bimbingan Contoh Program Gerak Mobile Robot
- Seminar
- Sidang
- Revisi
Karakteristik Contoh Program Gerak Mobile Robot
- Merupakan karya ilmiah sehingga harus dihasilkan melalui metode ilmiah.
- Merupakan laporan tertulis dari hasil penelitian pada salah satu aspek kehidupan masyarakat atau organisasi (untuk ilmu sosial). Hasil penelitian ini dikaji dengan merujuk pada suatu fenomena, teori, atau hasil-hasil penelitian yang relevan yang pernah dilaksanakan sebelumnya.Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System
Contoh Program Gerak Mobile Robot
Like most other techniques for training linear classifiers, the Contoh Program Gerak Mobile Robotgeneralizes naturally to multiclass classification. Here, the input and the output are drawn from arbitrary sets. A feature representation function maps each possible input/output pair to a finite-dimensional real-valued feature vector. As before, the feature vector is multiplied by a weight vector , but now the resulting score is used to choose among many possible outputs:
Learning again iterates over the examples, predicting an output for each, leaving the weights unchanged when the predicted output matches the target, and changing them when it does not. The update becomes:
This multiclass formulation reduces to the original Contoh Program Gerak Mobile Robotwhen is a real-valued vector, is chosen from , and .
For certain problems, input/output representations and features can be chosen so that can be found efficiently even though is chosen from a very large or even infinite set.
In recent years, Contoh Program Gerak Mobile Robottraining has become popular in the field of natural language processing for such tasks as part-of-speech tagging and syntactic parsing (Collins, 2002).
History Contoh Program Gerak Mobile Robot
Although the Contoh Program Gerak Mobile Robotinitially seemed promising, it was eventually proved that Contoh Program Gerak Mobile Robots could not be trained to recognise many classes of patterns. This led to the field of neural network research stagnating for many years, before it was recognised that a feedforward neural network with two or more layers (also called a multilayer Contoh Program Gerak Mobile Robot) had far greater processing power than Contoh Program Gerak Mobile Robots with one layer (also called a single layer Contoh Program Gerak Mobile Robot). Single layer Contoh Program Gerak Mobile Robots are only capable of learning linearly separable patterns; in 1969 a famous book entitled Contoh Program Gerak Mobile Robots by Marvin Minsky and Seymour Papert showed that it was impossible for these classes of network to learn an XOR function. It is often believed that they also conjectured (incorrectly) that a similar result would hold for a multi-layer Contoh Program Gerak Mobile Robotnetwork. However, this is not true, as both Minsky and Papert already knew that multi-layer Contoh Program Gerak Mobile Robots were capable of producing an XOR Function. (See the page on Contoh Program Gerak Mobile Robots for more information.) Three years later Stephen Grossberg published a series of papers introducing networks capable of modelling differential, contrast-enhancing and XOR functions. (The papers were published in 1972 and 1973, see e.g.: Grossberg, Contour enhancement, short-term memory, and constancies in reverberating neural networks. Studies in Applied Mathematics, 52 (1973), 213-257, online [1]). Nevertheless the often-miscited Minsky/Papert text caused a significant decline in interest and funding of neural network research. It took ten more years until neural network research experienced a resurgence in the 1980s. This text was reprinted in 1987 as "Contoh Program Gerak Mobile Robots – Expanded Edition" where some errors in the original text are shown and corrected.
The kernel Contoh Program Gerak Mobile Robotalgorithm
was already introduced in 1964 by Aizerman et al.[5] Margin bounds guarantees were given for the Contoh Program Gerak Mobile Robotalgorithm in the general non-separable case first by Freund and Schapire (1998),[6] and more recently by Mohri and Rostamizadeh (2013) who extend previous results and give new L1 bounds.[7] The kernel Contoh Program Gerak Mobile Robotalgorithm is commonly used in natural language processing applications[8] and to large-scale machine learning problems in a distributed computing setting.[9]
References[edit source | editbeta]
Reference of Contoh Program Gerak Mobile Robot
^ Rosenblatt, Frank (1957), The Contoh Program Gerak Mobile Robot–a perceiving and recognizing automaton. Report 85-460-1, Cornell Aeronautical Laboratory.
^ Liou, D.-R.; Liou, J.-W.; Liou, C.-Y. (2013). "Learning Behaviors of Contoh Program Gerak Mobile Robot". ISBN 978-1-477554-73-9. iConcept Press.
^ W. Krauth and M. Mezard. Learning algorithms with optimal stabilty in neural networks. J. of Physics A: Math. Gen. 20: L745-L752 (1987)
^ J.K. Anlauf and M. Biehl. The AdaTron: an Adaptive Contoh Program Gerak Mobile Robotalgorithm. Europhysics Letters 10: 687-692 (1989)
^ M. A. Aizerman, E. M. Braverman, and L. I. Rozonoer. Theoretical foundations of the potential function method in pattern recognition learning. Automation and Remote Control, 25:821–837, 1964
^ Freund, Y. and Schapire, R. E. 1998. Large margin classification using the Contoh Program Gerak Mobile Robotalgorithm. In Proceedings of the 11th Annual Conference on Computational Learning Theory (COLT’ 98). ACM Press.
^ Mohri, Mehryar and Rostamizadeh, Afshin (2013). Contoh Program Gerak Mobile RobotMistake Bounds arXiv:1305.0208, 2013.
^ Collins, M. 2002. Discriminative training methods for hidden Markov models: Theory and experiments with the Contoh Program Gerak Mobile Robotalgorithm in Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP ’02)
^ McDonald, R., Hall, K., & Mann, G. (2010). Distributed Training Strategies for the Structured Contoh Program Gerak Mobile Robot. pp. 456-464. Association for Computational Linguistics.
Aizerman, M. A. and Braverman, E. M. and Lev I. Rozonoer. Theoretical foundations of the potential function method in pattern recognition learning. Automation and Remote Control, 25:821–837, 1964.
Rosenblatt, Frank (1958), The Contoh Program Gerak Mobile Robot: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain, Cornell Aeronautical Laboratory, Psychological Review, v65, No. 6, pp. 386–408. doi:10.1037/h0042519.
Rosenblatt, Frank (1962), Principles of Neurodynamics. Washington, DC:Spartan Books.
Minsky M. L. and Papert S. A. 1969. Contoh Program Gerak Mobile Robots. Cambridge, MA: MIT Press.
Freund, Y. and Schapire, R. E. 1998. Large margin classification using the Contoh Program Gerak Mobile Robotalgorithm. In Proceedings of the 11th Annual Conference on Computational Learning Theory (COLT’ 98). ACM Press.
Freund, Y. and Schapire, R. E. 1999. Large margin classification using the Contoh Program Gerak Mobile Robotalgorithm. In Machine Learning 37(3):277-296, 1999.
Gallant, S. I. (1990). Contoh Program Gerak Mobile Robot-based learning algorithms. IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 1, no. 2, pp. 179–191.
Mohri, Mehryar and Rostamizadeh, Afshin (2013). Contoh Program Gerak Mobile RobotMistake Bounds arXiv:1305.0208, 2013.
Novikoff, A. B. (1962). On convergence proofs on Contoh Program Gerak Mobile Robots. Symposium on the Mathematical Theory of Automata, 12, 615-622. Polytechnic Institute of Brooklyn.
Widrow, B., Lehr, M.A., "30 years of Adaptive Neural Networks: Contoh Program Gerak Mobile Robot, Madaline, and Backpropagation," Proc. IEEE, vol 78, no 9, pp. 1415–1442, (1990).
Collins, M. 2002. Discriminative training methods for hidden Markov models: Theory and experiments with the Contoh Program Gerak Mobile Robotalgorithm in Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP ’02).
Yin, Hongfeng (1996), Contoh Program Gerak Mobile Robot-Based Algorithms and Analysis, Spectrum Library, Concordia University, Canada
External links Contoh Program Gerak Mobile Robot
The training set is said to be linearly separable if the positive examples can be separated from the negative examples by a hyperplane; that is, if there exists a positive constant and a weight vector such that for all . That is, if we say that is the weight vector to the Contoh Program Gerak Mobile Robot, then the output of the Contoh Program Gerak Mobile Robot, , multiplied by the desired output of the Contoh Program Gerak Mobile Robot, , must be greater than the positive constant, , for all input-vector/output-value pairs in .
Novikoff (1962) proved that the Contoh Program Gerak Mobile Robotalgorithm converges after a finite number of iterations if the data set is linearly separable. The idea of the proof is that the weight vector is always adjusted by a bounded amount in a direction that it has a negative dot product with, and thus can be bounded above by where t is the number of changes to the weight vector. But it can also be bounded below by because if there exists an (unknown) satisfactory weight vector, then every change makes progress in this (unknown) direction by a positive amount that depends only on the input vector. This can be used to show that the number t of updates to the weight vector is bounded by , where R is the maximum norm of an input vector.
However, if the training set is not linearly separable, the above online algorithm will not converge.
The decision boundary of a Contoh Program Gerak Mobile Robotis invariant with respect to scaling of the weight vector; that is, a Contoh Program Gerak Mobile Robottrained with initial weight vector and learning rate behaves identically to a Contoh Program Gerak Mobile Robottrained with initial weight vector and learning rate 1. Thus, since the initial weights become irrelevant with increasing number of iterations, the learning rate does not matter in the case of the Contoh Program Gerak Mobile Robotand is usually just set to 1.
Variants Contoh Program Gerak Mobile Robot
The pocket algorithm with ratchet (Gallant, 1990) solves the stability problem of Contoh Program Gerak Mobile Robotlearning by keeping the best solution seen so far "in its pocket". The pocket algorithm then returns the solution in the pocket, rather than the last solution. It can be used also for non-separable data sets, where the aim is to find a Contoh Program Gerak Mobile Robotwith a small number of misclassifications.
In separable problems, Contoh Program Gerak Mobile Robottraining can also aim at finding the largest separating margin between the classes. The so-called Contoh Program Gerak Mobile Robotof optimal stability can be determined by means of iterative training and optimization schemes, such as the Min-Over algorithm (Krauth and Mezard, 1987)[3] or the AdaTron (Anlauf and Biehl, 1989)) .[4] AdaTron uses the fact that the corresponding quadratic optimization problem is convex. The Contoh Program Gerak Mobile Robotof optimal stability, together with the kernel trick, are the conceptual foundations of the support vector machine
The -Contoh Program Gerak Mobile Robotfurther used a pre-processing layer of fixed random weights, with thresholded output units. This enabled the Contoh Program Gerak Mobile Robotto classify analogue patterns, by projecting them into a binary space. In fact, for a projection space of sufficiently high dimension, patterns can become linearly separable.
For example, consider the case of having to classify data into two classes. Here is a small such data set, consisting of two points coming from two Gaussian distributions.
Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System
Contoh Program Gerak Mobile Robotadalah istilah yang digunakan di Indonesia untuk mengilustrasikan suatu karya tulis ilmiah berupa paparan tulisan hasil penelitian sarjana S1 yang membahas suatu permasalahan/fenomena dalam bidang ilmu tertentu dengan menggunakan kaidah-kaidah yang berlaku. [1]
Contoh Program Gerak Mobile Robotbertujuan agar mahasiswa mampu menyusun dan menulis suatu karya ilmiah, sesuai dengan bidang ilmunya. Mahasiswa yang mampu menulis Contoh Program Gerak Mobile Robotdianggap mampu memadukan pengetahuan dan keterampilannya dalam memahami, menganalisis, menggambarkan, dan menjelaskan masalah yang berhubungan dengan bidang keilmuan yang diambilnya. Contoh Program Gerak Mobile Robotmerupakan persyaratan untuk mendapatkan status sarjana (S1) di setiap Perguruan Tinggi Negeri (PTN) maupun Perguruan Tinggi Swasta (PTS) yang ada di Indonesia. Istilah Contoh Program Gerak Mobile Robotsebagai tugas akhir sarjana hanya digunakan di Indonesia. Negara lain, seperti Australia menggunakan istilah thesis untuk penyebutan tugas akhir dengan riset untuk jenjang undergraduate (S1), postgraduate (S2), Ph.D. dengan riset (S3) dan disertation untuk tugas riset dengan ukuran yang kecil baik undergraduate (S1) ataupun postgraduate (pascasarjana). Sedangkan di Indonesia Contoh Program Gerak Mobile Robotuntuk jenjang S1, tesis untuk jenjang S2, dan disertasi untuk jenjang S3.[2]
Dalam penulisan Contoh Program Gerak Mobile Robot, mahasiswa dibimbing oleh satu atau dua orang pembimbing yang berstatus dosen pada perguruan tinggi tempat mahasiswa kuliah. Untuk penulisan Contoh Program Gerak Mobile Robotyang dibimbing oleh dua orang, dikenal istilah Pembimbing I dan Pembimbing II. Biasanya, Pembimbing I memiliki peranan yang lebih dominan bila dibanding dengan Pembimbing II.
Proses penyusunan Contoh Program Gerak Mobile Robotberbeda-beda antara satu kampus dengan yang lain. Namun umumnya, proses penyusunan Contoh Program Gerak Mobile Robotadalah sebagai berikut:
Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System
Pengajuan judul Contoh Program Gerak Mobile RobotPengajuan proposal Contoh Program Gerak Mobile RobotSeminar proposal Contoh Program Gerak Mobile RobotPenelitian
Setelah penulisan dianggap siap dan selesai, mahasiswa mempresentasikan hasil karya ilmiahnya tersebut pada Dosen Penguji (sidang tugas akhir).
Mahasiswa yang hasil ujian Contoh Program Gerak Mobile Robotnya diterima dengan revisi, melakukan proses revisi sesuai dengan masukan Dosen Penguji.
Terdapat juga proses penyusunan Contoh Program Gerak Mobile Robotyang cukup ringkas sebagai berikut:
Pengajuan judul Contoh Program Gerak Mobile Robot/meminta topik Contoh Program Gerak Mobile Robotdari dosen
Penelitian dan bimbingan Contoh Program Sistem Remote Desktop
Seminar
Sidang
Revisi
Karakteristik Contoh Program Sistem Remote Desktop [sunting] Merupakan karya ilmiah sehingga harus dihasilkan melalui metode ilmiah.
Merupakan laporan tertulis dari hasil penelitian pada salah satu aspek kehidupan masyarakat atau organisasi (untuk ilmu sosial). Hasil penelitian ini dikaji dengan merujuk pada suatu fenomena, teori, atau hasil-hasil penelitian yang relevan yang pernah dilaksanakan sebelumnya.
Referensi[sunting]
^ Buku Paduan Contoh Program Sistem Remote Desktop oleh Farid Hamid, S.Sos., M.Si dan Drs. A. Rachman, M.M., M.Si.
^ EduPlus:Tips Menyiapkan Tugas Akhir atau Tesis oleh Nanang Bagus Subekti
Science-symbol-2.png Artikel bertopik ilmu pengetahuan ini adalah sebuah rintisan. Anda dapat membantu Wikipedia dengan mengembangkannya.
Dari Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas
Karya ilmiah (bahasa Inggris: scientific paper) adalah laporan tertulis dan diterbitkan yang memaparkan hasil penelitian atau pengkajian yang telah dilakukan oleh seseorang atau sebuah tim dengan memenuhi kaidah dan etika keilmuan yang dikukuhkan dan ditaati oleh masyarakat keilmuan.
Ada berbagai jenis karya ilmiah, antara lain laporan penelitian, makalah seminar atau simposium, dan artikel jurnal yang pada dasarnya kesemuanya itu merupakan produk dari kegiatan ilmuwan. Data, simpulan, dan informasi lain yang terkandung dalam karya ilmiah tersebut dijadikan acuan bagi ilmuwan lain dalam melaksanakan penelitian atau pengkajian selanjutnya.
Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System
Di perguruan tinggi, khususnya jenjang S1, mahasiswa dilatih untuk menghasilkan karya ilmiah seperti makalah, laporan praktikum, dan Contoh Program Sistem Remote Desktop (tugas akhir). Contoh Program Sistem Remote Desktop umumnya merupakan laporan penelitian berskala kecil, tetapi dilakukan cukup mendalam. Sementara itu, makalah yang ditugaskan kepada mahasiswa lebih merupakan simpulan dan pemikiran ilmiah mahasiswa berdasarkan penelaahan terhadap karya-karya ilmiah yang ditulis oleh para pakar dalam bidang persoalan yang dipelajari. Penyusunan laporan praktikum ditugaskan kepada mahasiswa sebagai wahana untuk mengembangkan kemampuan menyusun laporan penelitian.
Ilmu komputer (bahasa Inggris: Computer Science), secara umum diartikan sebagai ilmu yang mempelajari baik tentang komputasi, perangkat keras (hardware) maupun perangkat lunak (software). Ilmu komputer mencakup beragam topik yang berkaitan dengan komputer, mulai dari analisis abstrak algoritma sampai subyek yang lebih konkret seperti bahasa pemrograman, perangkat lunak, termasuk perangkat keras. Sebagai suatu disiplin ilmu, Ilmu Komputer lebih menekankan pada pemrograman komputer, dan rekayasa perangkat lunak (software), sementara teknik komputer lebih cenderung berkaitan dengan hal-hal seperti perangkat keras komputer (hardware). Namun demikian, kedua istilah tersebut sering disalah-artikan oleh banyak orang.
Tesis Church-Turing menyatakan bahwa semua alat komputasi yang telah umum diketahui sebenarnya sama dalam hal apa yang bisa mereka lakukan, sekalipun dengan efisiensi yang berbeda. Tesis ini kadang-kadang dianggap sebagai prinsip dasar dari ilmu komputer. Para ahli ilmu komputer biasanya menekankan komputer von Neumann atau mesin Turing (komputer yang mengerjakan tugas yang kecil dan deterministik pada suatu waktu tertentu), karena hal seperti itulah kebanyakan komputer digunakan sekarang ini. Para ahli ilmu komputer juga mempelajari jenis mesin yang lain, beberapa diantaranya belum bisa dipakai secara praktikal (seperti komputer neural, komputer DNA, dan komputer kuantum) serta beberapa diantaranya masih cukup teoritis (seperti komputer random and komputer oracle).
Ilmu Komputer mempelajari apa yang bisa dilakukan oleh beberapa program, dan apa yang tidak (komputabilitas dan intelegensia buatan), bagaimana program itu harus mengevaluasi suatu hasil (algoritma), bagaimana program harus menyimpan dan mengambil bit tertentu dari suatu informasi (struktur data), dan bagaimana program dan pengguna berkomunikasi (antarmuka pengguna dan bahasa pemrograman).
Ilmu komputer berakar dari elektronika, matematika dan linguistik. Dalam tiga dekade terakhir dari abad 20, ilmu komputer telah menjadi suatu disiplin ilmu baru dan telah mengembangkan metode dan istilah sendiri.
Departemen ilmu komputer pertama didirikan di Universitas Purdue pada tahun 1962. Hampir semua universitas sekarang mempunyai departemen ilmu komputer.
Penghargaan tertinggi dalam ilmu komputer adalah Turing Award, pemenang penghargaan ini adalah semua pionir di bidangnya.
Edsger Dijkstra mengatakan:
Ilmu komputer bukan tentang komputer sebagaimana astronomi bukan tentang teleskop
Fisikawan Richard Feynman mengatakan:
Ilmu komputer umurnya tidak setua fisika; lebih muda beberapa ratus tahun. Walaupun begitu, ini tidak berarti bahwa "hidangan" ilmuwan komputer jauh lebih sedikit dibanding fisikawan. Memang lebih muda, tapi dibesarkan secara jauh lebih intensif!
Contoh Program Gerak Mobile Robot menggunakan Fuzzy Inference System
ActionScript AS3 ASP.NET AJAX C / C++ C# Clipper COBOL ColdFusion DataFlex Delphi Emacs Lisp Fortran FoxPro Java J2ME JavaScript JScript Lingo MATLAB Perl PHP PostScript Python SQL VBScript Visual Basic 6.0 Visual Basic .NET Flash MySQL Oracle Android
Rating: 100% based on 99998 ratings. 5 user reviews.
Ditulis Oleh hank2
{ 0 komentar... Views All / Send Comment! }
Posting Komentar