通过比较反向传播算法和单一感知算法检测水表编号

Wiwin Windihastuty, Retno Wulandari, Mulyati Mulyati
{"title":"通过比较反向传播算法和单一感知算法检测水表编号","authors":"Wiwin Windihastuty, Retno Wulandari, Mulyati Mulyati","doi":"10.46984/sebatik.v27i1.2294","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Perusahaan Air Minum (PAM) menggunakan alat meter air untuk mendapatkan jumlah pemakaian air pelanggan. Petugas mengambil foto alat meter air sebagai dasar perhitungan untuk mendapatkan berapa biaya yang harus ditanggung. Proses tersebut memakan waktu cukup lama mengingat pelanggan yang cukup banyak. Teknologi komputer menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dapat membantu Perusahaan Air Minum dalam mengenali angka pada meter air. Foto meter air, dalam hal ini adalah citra karakter angka akan dianalisis untuk diidentifikasikan jenis karakter angka tersebut. JST merupakan salah satu bentuk kecerdasan buatan yang mempunyai kemampuan untuk mengenali pola. Dengan membandingkan 2 (dua) algoritma yaitu single perceptron dan backpropagation pengenalan pola citra dapat lebih akurat. JST akan memproses angka yang tersimpan pada alat meter air. Proses citra dilakukan ekstraksi ciri dengan mengambil fitur garis tepi dari tiap karakter angka. Pengenalan pola dengan bantuan software MATLAB. Dari 15 citra uji, pengenalan citra pengujian menunjukkan 60 % hasil pengenalan cocok. Tingkat kecocokan dan akurasi hasil pengenalan tergantung pada variasi nilai parameter yang digunakan dalam proses pembelajarannya. Dari hasil pengujian, maka didapatkan variasi parameter terbaik dari backpropagation. Pengenalan citra angka pada alat pencatat meter air dengan metode jaringan saraf tiruan backpropagation, tingkat akurasi terbaik yaitu 92% hasil uji coba dengan jumlah training 15x dengan ukuran image 25x25 piksel.","PeriodicalId":493984,"journal":{"name":"Sebatik","volume":"21 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-06-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"DETEKSI ANGKA METER AIR DENGAN MEMBANDINGKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DAN SINGLE PERCEPTION\",\"authors\":\"Wiwin Windihastuty, Retno Wulandari, Mulyati Mulyati\",\"doi\":\"10.46984/sebatik.v27i1.2294\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Perusahaan Air Minum (PAM) menggunakan alat meter air untuk mendapatkan jumlah pemakaian air pelanggan. Petugas mengambil foto alat meter air sebagai dasar perhitungan untuk mendapatkan berapa biaya yang harus ditanggung. Proses tersebut memakan waktu cukup lama mengingat pelanggan yang cukup banyak. Teknologi komputer menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dapat membantu Perusahaan Air Minum dalam mengenali angka pada meter air. Foto meter air, dalam hal ini adalah citra karakter angka akan dianalisis untuk diidentifikasikan jenis karakter angka tersebut. JST merupakan salah satu bentuk kecerdasan buatan yang mempunyai kemampuan untuk mengenali pola. Dengan membandingkan 2 (dua) algoritma yaitu single perceptron dan backpropagation pengenalan pola citra dapat lebih akurat. JST akan memproses angka yang tersimpan pada alat meter air. Proses citra dilakukan ekstraksi ciri dengan mengambil fitur garis tepi dari tiap karakter angka. Pengenalan pola dengan bantuan software MATLAB. Dari 15 citra uji, pengenalan citra pengujian menunjukkan 60 % hasil pengenalan cocok. Tingkat kecocokan dan akurasi hasil pengenalan tergantung pada variasi nilai parameter yang digunakan dalam proses pembelajarannya. Dari hasil pengujian, maka didapatkan variasi parameter terbaik dari backpropagation. Pengenalan citra angka pada alat pencatat meter air dengan metode jaringan saraf tiruan backpropagation, tingkat akurasi terbaik yaitu 92% hasil uji coba dengan jumlah training 15x dengan ukuran image 25x25 piksel.\",\"PeriodicalId\":493984,\"journal\":{\"name\":\"Sebatik\",\"volume\":\"21 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-06-06\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Sebatik\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.46984/sebatik.v27i1.2294\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sebatik","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.46984/sebatik.v27i1.2294","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

水务公司(PAM)使用水务工具来获得客户用水的数量。工作人员拍摄水表照片,以计算成本。记住足够多的客户,这个过程需要一段时间。计算机技术的使用人工神经网络(JST)可以帮助公司在识别数字米水饮用水。照片米,在这个例子中是数字字符的图像将被分析以确定数字字符的类型。JST之一种,有能力的人工智能识别模式。通过比较2(两)算法,即单身perceptron backpropagation模式识别和图像可以更准确。JST将处理储存在计程表上的数字。图像过程通过从每个数字字符中提取特征来提取特性。借助MATLAB软件模式识别。由15人组成的测试,测试图像识别图像显示,60%是由结果匹配识别。认可结果的兼容性和准确性取决于他的学习过程中使用的参数的变化。从测试结果中,它得到了最好的参数的传播。水记录仪的数字识别与反宣传的合成神经网络,最好的准确率是92%的测试结果,接受15x的培训,大小为25x25像素。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
DETEKSI ANGKA METER AIR DENGAN MEMBANDINGKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DAN SINGLE PERCEPTION
Perusahaan Air Minum (PAM) menggunakan alat meter air untuk mendapatkan jumlah pemakaian air pelanggan. Petugas mengambil foto alat meter air sebagai dasar perhitungan untuk mendapatkan berapa biaya yang harus ditanggung. Proses tersebut memakan waktu cukup lama mengingat pelanggan yang cukup banyak. Teknologi komputer menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dapat membantu Perusahaan Air Minum dalam mengenali angka pada meter air. Foto meter air, dalam hal ini adalah citra karakter angka akan dianalisis untuk diidentifikasikan jenis karakter angka tersebut. JST merupakan salah satu bentuk kecerdasan buatan yang mempunyai kemampuan untuk mengenali pola. Dengan membandingkan 2 (dua) algoritma yaitu single perceptron dan backpropagation pengenalan pola citra dapat lebih akurat. JST akan memproses angka yang tersimpan pada alat meter air. Proses citra dilakukan ekstraksi ciri dengan mengambil fitur garis tepi dari tiap karakter angka. Pengenalan pola dengan bantuan software MATLAB. Dari 15 citra uji, pengenalan citra pengujian menunjukkan 60 % hasil pengenalan cocok. Tingkat kecocokan dan akurasi hasil pengenalan tergantung pada variasi nilai parameter yang digunakan dalam proses pembelajarannya. Dari hasil pengujian, maka didapatkan variasi parameter terbaik dari backpropagation. Pengenalan citra angka pada alat pencatat meter air dengan metode jaringan saraf tiruan backpropagation, tingkat akurasi terbaik yaitu 92% hasil uji coba dengan jumlah training 15x dengan ukuran image 25x25 piksel.
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:604180095
Book学术官方微信