克拉西菲卡西数据雷达蒙古纳坎算法卷积神经网络(CNN)

C. Ihsan
{"title":"克拉西菲卡西数据雷达蒙古纳坎算法卷积神经网络(CNN)","authors":"C. Ihsan","doi":"10.25273/DOUBLECLICK.V4I2.8188","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian ini berlandaskan pada masalah data radar di lokasi studi kasus, yaitu Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN). Sistem sebelumnya yang sudah dibangun menggunakan radar kapal untuk mendeteksi cuaca yang diberi nama SANTANU. Terkadang saat pengamatan terjadi gangguan gangguan yang menyebabkan radar tidak menghasilkan data secara utuh sehingga sistem ini menghasilkan data yang tidak normal. Penelitian ini bertujuan untuk bisa mengenali data data yang tidak normal tersebut, sehingga jika dalam pengamatannya sering muncul data tidak normal dapat dilakukan penanganan pada radar cuaca tersebut. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan algoritma CNN didapat nilai akurasi latih (training accuracy) sebesar 98.2% dan 96.6% pada akurasi validasi. Hasil ini menunjukan data yang sudah diklasifikasi menggunakan algoritma CNN menghasilkan akurasi yang baik.","PeriodicalId":190765,"journal":{"name":"DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology","volume":"15 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-01-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"6","resultStr":"{\"title\":\"Klasifikasi Data Radar Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)\",\"authors\":\"C. Ihsan\",\"doi\":\"10.25273/DOUBLECLICK.V4I2.8188\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Penelitian ini berlandaskan pada masalah data radar di lokasi studi kasus, yaitu Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN). Sistem sebelumnya yang sudah dibangun menggunakan radar kapal untuk mendeteksi cuaca yang diberi nama SANTANU. Terkadang saat pengamatan terjadi gangguan gangguan yang menyebabkan radar tidak menghasilkan data secara utuh sehingga sistem ini menghasilkan data yang tidak normal. Penelitian ini bertujuan untuk bisa mengenali data data yang tidak normal tersebut, sehingga jika dalam pengamatannya sering muncul data tidak normal dapat dilakukan penanganan pada radar cuaca tersebut. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan algoritma CNN didapat nilai akurasi latih (training accuracy) sebesar 98.2% dan 96.6% pada akurasi validasi. Hasil ini menunjukan data yang sudah diklasifikasi menggunakan algoritma CNN menghasilkan akurasi yang baik.\",\"PeriodicalId\":190765,\"journal\":{\"name\":\"DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology\",\"volume\":\"15 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-01-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"6\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.25273/DOUBLECLICK.V4I2.8188\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.25273/DOUBLECLICK.V4I2.8188","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 6

摘要

这项研究是基于国家航空航天局(8)案例研究地点的雷达数据问题。以前建造的系统使用船舶雷达来探测名为SANTANU的天气。有时当观测到干扰导致雷达无法产生完整的数据时,系统会产生不正常的数据。本研究的目的是确定这些不正常的数据,以便在观察中经常出现异常数据时,可以在天气雷达上进行处理。通过CNN的算法,在验证准确率上达到了98.2%和96.6%的准确率。结果显示,使用CNN算法分类的数据可以得出很好的准确性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Klasifikasi Data Radar Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)
Penelitian ini berlandaskan pada masalah data radar di lokasi studi kasus, yaitu Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN). Sistem sebelumnya yang sudah dibangun menggunakan radar kapal untuk mendeteksi cuaca yang diberi nama SANTANU. Terkadang saat pengamatan terjadi gangguan gangguan yang menyebabkan radar tidak menghasilkan data secara utuh sehingga sistem ini menghasilkan data yang tidak normal. Penelitian ini bertujuan untuk bisa mengenali data data yang tidak normal tersebut, sehingga jika dalam pengamatannya sering muncul data tidak normal dapat dilakukan penanganan pada radar cuaca tersebut. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan algoritma CNN didapat nilai akurasi latih (training accuracy) sebesar 98.2% dan 96.6% pada akurasi validasi. Hasil ini menunjukan data yang sudah diklasifikasi menggunakan algoritma CNN menghasilkan akurasi yang baik.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信