Penggunaan jaringan neural tiruan bagi menentukan kekeruhan air berdasarkan pencaman corak spektrum pantulan
Jaringan neural tiruan (ANN) dengan lagoritma perambatan balik (BP) telah digunakan dalam kajian ini untuk menentukan kekeruhan air. Tiga panjang gelombang yang mewakili serapan bagi lapan sampel telah dipilih sebagai imput latihan. Hasil kajian menunjukkan bagi jaringan terlatih dengan bilangan ul...
Main Authors: | , , , |
---|---|
Format: | Article |
Published: |
Universiti Kebangsaan Malaysia
2005
|
Online Access: | http://journalarticle.ukm.my/3910/ http://journalarticle.ukm.my/3910/ |
id |
ukm-3910 |
---|---|
recordtype |
eprints |
spelling |
ukm-39102012-03-26T01:41:38Z http://journalarticle.ukm.my/3910/ Penggunaan jaringan neural tiruan bagi menentukan kekeruhan air berdasarkan pencaman corak spektrum pantulan Mohd. Azwani Shah Mat Lazim, Musa Ahmad , Zuriati Zakaria, Mohd. Nasir Taib, Jaringan neural tiruan (ANN) dengan lagoritma perambatan balik (BP) telah digunakan dalam kajian ini untuk menentukan kekeruhan air. Tiga panjang gelombang yang mewakili serapan bagi lapan sampel telah dipilih sebagai imput latihan. Hasil kajian menunjukkan bagi jaringan terlatih dengan bilangan ulangan latihan 250,000 dan kadar pembelajaran 0.001 telah memberikan nilai SSE yang terendah iaitu 0.04. Dalam kajian ini jaringan ANN didapati boleh menentu dan meramalkan nilai kekeruhan sample air berdasarkan corak serapan pantulan. Arkitektur yang sesuai bagi kajian ini adalah 3:25:1. Purata ralat ramalan adalah 0.02. Universiti Kebangsaan Malaysia 2005-12 Article PeerReviewed Mohd. Azwani Shah Mat Lazim, and Musa Ahmad , and Zuriati Zakaria, and Mohd. Nasir Taib, (2005) Penggunaan jaringan neural tiruan bagi menentukan kekeruhan air berdasarkan pencaman corak spektrum pantulan. Sains Malaysiana, 34 (1). pp. 81-85. ISSN 0126-6039 http://www.ukm.my/jsm/english_journals/vol34num1_2005/vol34num1_05page81-85.html |
repository_type |
Digital Repository |
institution_category |
Local University |
institution |
Universiti Kebangasaan Malaysia |
building |
UKM Institutional Repository |
collection |
Online Access |
description |
Jaringan neural tiruan (ANN) dengan lagoritma perambatan balik (BP) telah digunakan dalam kajian ini untuk menentukan kekeruhan air. Tiga panjang gelombang yang mewakili serapan bagi lapan sampel telah dipilih sebagai imput latihan. Hasil kajian menunjukkan bagi jaringan terlatih dengan bilangan ulangan latihan 250,000 dan kadar pembelajaran 0.001 telah memberikan nilai SSE yang terendah iaitu 0.04. Dalam kajian ini jaringan ANN didapati boleh menentu dan meramalkan nilai kekeruhan sample air berdasarkan corak serapan pantulan. Arkitektur yang sesuai bagi kajian ini adalah 3:25:1. Purata ralat ramalan adalah 0.02. |
format |
Article |
author |
Mohd. Azwani Shah Mat Lazim, Musa Ahmad , Zuriati Zakaria, Mohd. Nasir Taib, |
spellingShingle |
Mohd. Azwani Shah Mat Lazim, Musa Ahmad , Zuriati Zakaria, Mohd. Nasir Taib, Penggunaan jaringan neural tiruan bagi menentukan kekeruhan air berdasarkan pencaman corak spektrum pantulan |
author_facet |
Mohd. Azwani Shah Mat Lazim, Musa Ahmad , Zuriati Zakaria, Mohd. Nasir Taib, |
author_sort |
Mohd. Azwani Shah Mat Lazim, |
title |
Penggunaan jaringan neural tiruan bagi menentukan kekeruhan air berdasarkan pencaman corak spektrum pantulan |
title_short |
Penggunaan jaringan neural tiruan bagi menentukan kekeruhan air berdasarkan pencaman corak spektrum pantulan |
title_full |
Penggunaan jaringan neural tiruan bagi menentukan kekeruhan air berdasarkan pencaman corak spektrum pantulan |
title_fullStr |
Penggunaan jaringan neural tiruan bagi menentukan kekeruhan air berdasarkan pencaman corak spektrum pantulan |
title_full_unstemmed |
Penggunaan jaringan neural tiruan bagi menentukan kekeruhan air berdasarkan pencaman corak spektrum pantulan |
title_sort |
penggunaan jaringan neural tiruan bagi menentukan kekeruhan air berdasarkan pencaman corak spektrum pantulan |
publisher |
Universiti Kebangsaan Malaysia |
publishDate |
2005 |
url |
http://journalarticle.ukm.my/3910/ http://journalarticle.ukm.my/3910/ |
first_indexed |
2023-09-18T19:40:06Z |
last_indexed |
2023-09-18T19:40:06Z |
_version_ |
1777405532793995264 |