Rangkaian Neural Untuk Sistem Dapatan Semula Perkataan Daripada Pangkalan Data

Udzir, Nur Izura (1998) Rangkaian Neural Untuk Sistem Dapatan Semula Perkataan Daripada Pangkalan Data. Masters thesis, Universiti Pertanian Malaysia.

[img] PDF
1087Kb

Abstract

Rangkaian neural buatan yang diaspirasikan oleh kecekapan otak manusia memproses maklumat digunakan dengan meluas dalam aplikasi-aplikasi yang melibatkan pengkelasan atau pemetaan corak. Kelebihan utamanya iaitu sifat ketegapannya dalam persekitaran hingar dan keupayaan untuk mengecam input yang tidak sempurna atau cacat menjadikannya alat yang sesuai digunakan untuk dapatan semula maklumat yang pantas berbanding kaedah p engkomputeran konvensional, bagi menangani cabaran dapatan semula yang lebih realistik. Dapatan semula bersekutu menggunakan rangkaian neural adalah untuk mendapatkan semula maklumat (rekod) dengan betul daripada pangkalan data bila kekunci input yang cacat dimasukkan. Model rangkaian neural yang digunakan dalam kajian ini adalah rangkaian Counter propagation, yang merupakan gabungan rangkaian Kohonen dengan algoritma pembelajaran tidak terselia dan rangkaian terselia Grossberg, dengan sifat pengkelasan corak tanpa penyeliaan pada lapisan Kohonen menjadi bahagian paling penting bagi sistem. Kajian memfokuskan penyelidikan kepada prestasi rangkaian khususnya ketepatan pengkelasan bila skema-skema pengkodan yang berbeza digunakan untuk mewakilkan input. Tujuh skema pengkodan telah diaplikasikan dalam kajian ini, dengan jumlah bit perwakilan dan asas pengkodan yang berbeza. Data-data yang digunakan untuk ujian merupakan set bebas ralat, set data dengan ralat tunggal dan set yang mempunyai ralat berganda. Secara keseluruhannya semua eksperimen memberikan keputusan pengecaman yang baik, malah dengan setiap skema perwakilan yang digunakan, rangkaian telah berjaya mengecam dengan tepat kesemua set ujian dengan peratus pengecaman 100%, walaupun dengan bilangan unit persaingan, bilangan pusingan dan masa latihan yang tersendiri. Walau bagaimanapun, rangkaian yang mengaplikasi skema perwakilan dengan asas pengkodan tertentu menunjukkan prestasi yang lebih baik berbanding penggunaan skema tanpa asas pengkodan. Kajian menunjukkan ketepatan pengkelasan dan kecekapan sistem dipengaruhi oleh bentuk perwakilan input yang digunakan, saiz lapisan persaingan serta tempoh pusingan latihan yang optimum.

Item Type:Thesis (Masters)
Subject:Neural networks (Computer science)
Subject:Databases
Chairman Supervisor:Md. Nasir Sulaiman, PhD
Call Number:FSAS 1998 6
Faculty or Institute:Faculty of Environmental Studies
ID Code:8643
Deposited By: Nurul Hayatie Hashim
Deposited On:08 Dec 2010 02:48
Last Modified:09 May 2012 02:10

Repository Staff Only: item control page

Document Download Statistics

This item has been downloaded for since 08 Dec 2010 02:48.

View statistics for "Rangkaian Neural Untuk Sistem Dapatan Semula Perkataan Daripada Pangkalan Data "


Universiti Putra Malaysia Institutional Repository

Universiti Putra Malaysia Institutional Repository is an on-line digital archive that serves as a central collection and storage of scientific information and research at the Universiti Putra Malaysia.

Currently, the collections deposited in the IR consists of Master and PhD theses, Master and PhD Project Report, Journal Articles, Journal Bulletins, Conference Papers, UPM News, Newspaper Cuttings, Patents and Inaugural Lectures.

As the policy of the university does not permit users to view thesis in full text, access is only given to the first 24 pages only.