Aplikasi Bidirectional Assosiatif Memori (BAM) Network pada Pengenalan Model

Iskhaq Iskandar

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk menyusun suatu simulasi komputer yang dapat dipergunakan untuk menguji kemampuan memori komputer dalam mengenali suatu model tertentu berdasarkan algoritma Bidirectional Assosiatif Memori Neural Network. Model yang digunakan dalam penelitian dalam penelitian ini adalah huruf-huruf abjad yang dinyatakan dalam kode polar –1 dan +1 dalam bentuk matrik [5x3]. Hasil yang didapat dalam penelitian ini menunjukkan bahwa rancangan network yang disusun mampu mengenali model input yang diberikan walaupun model tersebut mengandung noise. Network masih tetap memberikan respon yang cukup baik untuk model input yang mengandung maksimum 4 (empat) buah noise untuk model input yang dinyatakan dalam vektor X, dan 1 (satu) buah noise untuk model input yang dinyatakan dalam vektor Y.


Full Text:

PDF


DOI: https://doi.org/10.56064/jps.v0i10.350

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


   

  

 

 

Creative Commons License

Jurnal Penelitian Sains (JPS) Published by UP2M, Faculty of Mathematic and Natural Science Sriwijaya University is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

 

View My Stats