Fuzzy Neural Network dan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)

Pengertian Fuzzy Neural Network
Fuzzy Neural Network  atau Jaringan Syaraf Kabur atau sistem neuro-fuzzy adalah mesin belajar yang menemukan parameter sistem kabur (yaitu, himpunan fuzzy, aturan fuzzy) dengan memanfaatkan teknik pendekatan dari jaringan syaraf.

Mengombinasikan sistem fuzzy dengan jaringan syaraf
Jaringan syaraf dan sistem fuzzy memiliki beberapa kesamaan. Jika sudah tidak ada model matematika dari masalah yang diberikan, maka keduanya dapat digunakan untuk memecahkan masalah (misalnya pattern recognition, regression atau density estimation). Jaringan syaraf dan sistem fuzzy hanya mempunyai kelemahan dan kelebihan yang hampir sepenuhnya hilang dengan menggabungkan kedua konsep-konsep tertentu.
Jaringan syaraf hanya dapat ikut berperan jika masalah yang ada diungkapkan oleh contoh yang diamati (dengan jumlah yang cukup). Observasi ini digunakan untuk pelatihan secara black box. Di satu sisi tidak ada pengetahuan tentang masalah ini perlu diberikan. Di sisi lain, bagaimanapun, adalah tidak mudah untuk mengekstrak aturan yang mudah dipahami dari struktur jaringan syaraf tersebut.
Sebaliknya, sistem kabur menuntut aturan linguistik sebagai pengganti contoh pembelajaran sebagai pengetahuan sebelumnya. Selanjutnya variabel input dan output harus dijelaskan secara linguistik/bahasa. Jika pengetahuan tidak lengkap, salah atau bertentangan, maka sistem fuzzy harus disetel(tuned). Karena tidak ada pendekatan formal untuk itu, tuning dilakukan dengan cara heuristik. Hal ini biasanya sangat memakan waktu dan rawan kesalahan.

Definisi ANFIS
Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) adalah penggabungan mekanisme fuzzy inference system yang digambarkan dalam arsitektur jaringan syaraf.

  • Sistem inferensi fuzzy yang digunakan adalah sistem inferensi fuzzy model Tagaki-Sugeno-Kang (TSK) orde satu dengan pertimbangan kesederhanaan dan kemudahan komputasi.

Langkah-langkah ANFIS
Metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) merupakan metode yang menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk mengimplementasikan system inferensi fuzzy. Keunggulan system inference fuzzy adalah dapat menerjemahkan pengetahuan dari pakar dalam bentuk aturan-aturan, namun biasanya dibutuhkan waktu yang lama untuk menetapkan fungsi keanggotaannya. Oleh sebab itu dibutuhkan teknik pembelajaran dari jaringan syaraf tiruan untuk mengotomatisasi proses tersebut sehingga dapat mengurangi waktu pencarian, hal tersebut menyebabkan metoda ANFIS sangat baik diterapkan dalam berbagai bidang.

Untuk mengetahui lebih lanjut, dapat diunduh DI SINI.

Sumber :
http://en.wikipedia.org/wiki/Hybrid_neural_network
http://www.batan.go.id/ppin/lokakarya/LKSTN_10/Benyamin%20dan%20Ari-.pdf
http://ce.sharif.ir/courses/84-85/2/ce667/resources/root/Seminar_no_5/Face%20Recognition-%20A%20Hybrid%20Neural%20Network%20Approach.pdf
http://cs.nyu.edu/~wanli/wan-zhu-fergus12.pdf
http://www.scholarpedia.org/article/Fuzzy_neural_network
http://en.wikipedia.org/wiki/Neuro-fuzzy
http://indrockz.blogspot.com/2009/05/adaptive-neuro-fuzzy-inference-sistem.html
budi.blog.undip.ac.id/files/2009/06/ANFIS.ppt‎

2 thoughts on “Fuzzy Neural Network dan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s