Soft Computing

April 19, 2006

Model Pertumbuhan tanaman cabai merah di dalam rumah kaca menggunakan jaringan syaraf tiruan

Filed under: colloquium — softcomputing @ 2:40 pm

Colloquium disajikan oleh Chusnul Arif, Laboratory of Farm Structures and Environment Departement of Agricultural Engineering Bogor Agricultural University

Resume

Cabai merah (Capsicum annum) merupakan jenis tanaman hortikultura yang cukup banyak ditanam di Indonesia, memiliki nilai dan permintaan yang cukup tinggi. Permasalahan dalam budidaya tanaman ini adalah penentuan jumlah air dan unsur hara yang tepat. Pemberian ini biasanya diberikan secara manual oleh operator berdasarkan penilaian visual tanaman dan kondisi iklim. Cara ini cenderung subjektif, karena keterbatasan manusia sebagai operator dalam menilai visual tanaman dan kondisi iklim. Oleh karena itu diperlukan pendeteksian secara lebih objektif dan konsisten. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan menggunakan teknologi pengolahan citra. Dengan teknologi ini, dimungkinkan pengukuran pertumbuhan tanpa menyentuh tanaman (non-destructive) sehingga tidak akan mengganggu pertumbuhan tanaman dan akan diperoleh hasil yang lebih akurat, objektif dan konsisten. Hubungan antara visual tanaman tersebut dengan kebutuhan jumlah air dan unsur hara merupakan hubungan yang sangat kompleks dan sulit untuk dipetakan dalam bentuk fungsi matematik baik linear maupun non-linear. Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan suatu teknik yang dapat digunakan untuk memecahkan hubungan antara input dan output yang sangat kompleks. Mengembangkan model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) untuk menduga tingkat pertumbuhan tanaman cabai merah di dalam rumah kaca yang meliputi lebar, tinggi, keliling dan luas tanaman. Model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) yang dikembangkan menggunakan algoritma backpropagation yang terdiri dari tiga layer yaitu input layer, hidden layer dan output layer. Parameter yang dijadikan input terdiri dari 10 parameter yaitu: jumlah air, unsur hara, nilai Red, nilai Green, nilai Blue, lebar, tinggi, keliling, luas tanaman dan umur tanaman (HST). Sedangkan parameter output terdiri dari 4 parameter yaitu lebar, tinggi, keliling dan luas tanaman 4 hari kemudian. Kinerja jaringan dinilai berdasarkan nilai koefisien determinasi (R2). Hasil validasi model menunjukkan hubungan yang linear antara prediksi dan pengukuran dengan nilai R2 sebesar 0.9518, 0.9634, 0.9576 dan 0.9856 untuk lebar, tinggi, keliling dan luas tanaman 4 hari kemudian . Dengan hasil ini sehingga model JST ini bisa digunakan untuk memprediksi tingkat pertumbuhan tanaman cabai merah.
Referensi :

Chusnul Arif, Herry Suhardiyanto, Suroso, "Model Pertumbuhan tanaman cabai merah di dalam rumah kaca menggunakan jaringan syaraf tiruan" (paper dapat didownload dari arsip milis)

Advertisements

April 18, 2006

Catatan Aktifitas Milis per 17 April 2006

Filed under: aktifitas milis — softcomputing @ 5:34 am

A. Paper & Artikel

B. CFP, Conference & Workshop

C. Colloquium

  • Colloquium bulan April :
    1. Determination of Soil Water Content and Dry Bulk Density [602]
    Penyaji : Rudiyanto (IPB)
    2. Model Pertumbuhan tanaman cabai merah di dalam rumah kaca menggunakan jaringan syaraf tiruan
    Penyaji : Chusnul Arif (IPB)
  • Jadwal Colloquium dapat dilihat dari :
    http://penguin.life.chukyo-u.ac.jp/nugroho/sc/kolokium.pdf
  • Rekan-rekan yang berkeinginan mempresentasikan penelitiannya dalam colloquium, silakan menghubungi moderator (Son Kuswadi & Anto S. Nugroho)

D. Diskusi

  • Peneliti Indonesia [617]
  • Pengaturan ulang arsip file di yahoogroups [635]
  • Partisi data ke 3 bagian : training, control & tes [628]
  • Bagaimana cara mengetahui kalau suatu masalah yg tidak dapat diselesaikan dengan neural network ? [631]
  • Bagaimana cara estimasi generalization error ? [642]

E. Pertanyaan belum terjawab

  • Apakah ada yg mengetahui Transition Probability/Markov (TPM) dan neuro-fuzzy [630]
  • kurikulum bioinformatika di UGM [588]
  • Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) : apa kelebihannya, dan bagaimana perbedaan pada hasil yg diperoleh, dibandingkan dg neural network ? [547]
  • Customable application [514]
  • Mengapa grafik ROC yg diperoleh pada video object extraction tidak mudah dianalisa ? (Surya) [505]

F. List file di arsip milis (nama dalam tanda kurung adalah kontributor)
Dapat diakses dari http://groups.yahoo.com/group/sc-ina/files/

  • COLLOQUIUM (materi presentasi)
    01 Agus Zainal Arifin.pdf (Computer-aided system for measuring the mandibular cortical width on panoramic radiographs in osteoporosis diagnosis)
    03 Rudiyanto (Determination of Soil Water Content and Dry Bulk Density using Adr Probe with Artificial Neural Networks)
    04 Chusnul Arif (Model Pertumbuhan tanaman cabai merah di dalam rumah kaca menggunakan jaringan syaraf tiruan)
    05 Rahmat Widyanto (F-SONIA for three-mixture-fragrance recognition)
    08 Denny Hermawanto.doc (Metrologi dan Akustik)
  • PAPERS (Kumpulan paper)
    – X. Yao, “Evolving artificial neural networks,” Proceedings of the IEEE, 87(9):1423-1447, September 1999
    – Y.Dote and S.J.Ovaska, “Industrial Applications of Soft Computing: A Review,” The Special Issue on Industrial Innovation Using Soft Computing, Proceedings of the IEEE, September: Y.Dote,S,J,Ovaska, T.Furuhashi, and Y.Suzuki, Eds., September, 2001.
  • PROJECT (Kumpulan program, software, project yang dikembangkan anggota)
    – artificialintelligence.zip (FuzzyLogic inside ArtificialIntelligence)
    kontributor : Bowo Prasetyo
    – fuzzyothello.zip (fuzzy Othello)
    kontributor : Bowo Prasetyo
    – GAProject.java
    kontributor : Denny Hermawanto
    – kalmanfilter.xls (Program aplikasi sederhana untuk Kalman filter)
    kontributor : Rudiyanto

  • TUTORIAL (Kumpulan tutorial, baik dari anggota maupun dari pihak lain)
    – IEEECISTutorials (PPT File Tutorials dari IEEE CIS)
    – bp_asnugroho.pdf (backpropagation algorithm : part of A.S.Nugroho dissertation)
    – bpr.zip (Backpropagator’s review http://www.dontveter.com/bpr/bpr.html)
    – GA Denny Hermawanto.pdf (Denny Hermawanto : Tutorial Algoritma Genetika)
    – Levenberg Marquard Theory_New.pdf (kontributor : Rudiyanto)
    – Filter Kalman – sebuah pengantar (kontributor : Soesianto Fransiskus)
    – neuroFAQ.html.zip (Neural Network FAQ : ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html)

G. Lain-lain

  • Wawancara: Dr.Pitoyo Hartono (Associate Professor Future University Hakodate, Japan) [624]
  • Perkenalan Anggota Baru : Dudy D. Wijaya

Keterangan :

Angka yang terdapat di dalam [ ] adalah nomer posting pada yahoogroups. Misalnya [123] adalah posting No.#123, dapat diakses dari http://groups.yahoo.com/group/sc-ina/message/123

April 12, 2006

Wawancara dengan Dr. Pitoyo Hartono (Associate Professor Future University Hakodate)

Filed under: wawancara — softcomputing @ 6:13 am

Dear Mas Pitoyo,
Saya ingin mewawancarai mas Pitoyo, agar kita semua dapat mengenal lebih dekat dengan aktifitas anda saat ini.

1. Mohon mas Pitoyo memperkenalkan diri, mengenai latar belakang pendidikan dan riset yang ditekuni.

Nama saya Pitoyo Peter Hartono, lahir di Surabaya tahun 1969. Seperti kebanyakan arek Suroboyo, sampai sekarang bahasa Indonesia, Jepang & Inggris saya sangat kental dengan aksen Suroboyo (cepatnya “medok”). Saya menamatkan SMA saya di SMA Pangudi Luhur Jakarta tahun 1988. Melanjutkan pendidikan saya di Dept. Applied Physics Waseda University Tokyo pada tahun 1989. Saya menamatkan S-2 saya di universitas yang sama pada tahun 1995 dan bekerja di Hitachi Ltd yang berlokasi di Yokohama. Saya bekerja dalam suatu group untuk mengembangkan OS untuk parallel computer. Setelah bekerja selama 3 tahun, saya tidak dapat menahan “godaan” untuk kembali ke dunia akademis. Mulai tahun 1998 saya meneruskan pendidikan S-3 saya di Waseda University yang saya tempuh dalam waktu 4 tahun. Tahun 2001-2003, saya bekerja sebagai Research Associate di Advanced Research Institute for Science and Engineering, Waseda University(www.rise.waseda.ac.jp). Tahun 2003-2005 saya berkeja sebagai visiting lecturer di WABOT-HOUSE Laboratory dan sebagai peneliti di Humanoid Robotics Institute (hhttp://www.humanoid.waseda.ac.jp/index.html). Mulai April 2005 sampai sekarang saya bekerja sebagai Associate Prof. di Future University-Hakodate (www.fun.ac.jp) yang berlokasi di Hakodate City di selatan pulau Hokkaido di Jepang utara.

Riset di lab saya saat ini antara lain: teori dan applikasi neural network ensemble, genetic algorithm untuk dynamic classification problems, strategy acquirement for robots in real world environments dan lain – lain. Sekarang saya juga memulai untuk mengembangkan robot yang dapat digunakan sebagai platform untuk pendidikan RT (robotics technology), karena saya yakin setelah “demam” IT, tidak lama lagi akan ada demam “RT”.

2. Mas Pitoyo saat ini berdomisili di Hakodate. Mohon mas Pitoyo menceritakan sedikit, mengenai Hakodate dan Hakodate University.

Hakodate terletak di selatan pulau Hokkaido di utara Jepang. Pada musim dingin, dinginnya minta ampun. Pada musim dingin tahun lalu, baru pertamakali saya melihat salju sebanyak itu. Hakodate kota adalah kota pelabuhan dengan populasi sekitar 300000 jiwa. Kota ini adalah salah satu kota historis yang sangat indah dan terkenal dengan benteng segilimanya (Goryokaku). Pada permulaan restorasi Meiji (sekitar 150 tahun yang lalu), ada satu kelompok yang menentang restorasi Meiji dan ingin mempertahankan kekuasaan Shogun. Karena tertekan mereka meninggalkan Edo (Tokyo, sekarang) dan lari ke Hakodate dimana mereka memproklamirkan berdirinya Republic of Ezo (Ezo Kyowakoku), yang tentu saja langsung dihantam oleh pemerintah baru Meiji. Pertempuran di Hakodate ini sangat heroic dimana pembangkang – pembangkang yang notabene adalah benar – benar “the last samurai” yang tentu saja bersenjata pedang dihantam oleh tentara Meiji dengan persenjataan barat modern saat itu.
Hakodate juga adalah salah satu pelabuhan pertama di Jepang yang dibuka (setelah isolasi selama sekitar 300 tahun). Jadi pengaruh budaya barat terasa sekali pada bangunan – bangunan kuno di seluruh kota. Juga karena letak geografisnya, tampak sekali pengaruh budaya Rusia.
Di Hokodate ada 2 universitas negri, 1 city university, 3 atau 4 universitas swasta dan 1 technical college.
Future University-Hakodate (www.fun.ac.jp) adalah city university (dalam arti sekolah ini didirikan dan dibiayai oleh pemerintah daerah), dan baru didirikan tahun 2000. Universitas ini berlokasi di atas bukit dikelilingi hutan lindung kecil, dengan pemandangan yang benar-benar indah. Saat ini hanya ada satu fakultas (School of System Information Science) dan 2 jurusan (Dept. of Media Architecture, Dept. of Complex System). Saat ini jumlah siswa kira – kira 1500 (S1 sampai S3) orang dengan jumlah pengajar 70. Motto universitas ini adalah “Open Space Open Mind” yang disokong oleh strukture bangunan yang sangat unik.

3. Bagaimana kesibukan mas Pitoyo sehari-hari ? Apakah ada tips khusus dalam mengatur waktu dan kegiatan ?

Seperti kebanyakan dosen lain kegiatan kegiatan sehari-hari saya berkisar pada memberi kuliah, membibing mahasiswa di lab dalam melaksanakan tugas akhir, tentu saja “research grants hunting”, dan rapat-rapat segala macam komite didalam universitas yang sangat banyak menyita waktu. Saya juga mendapat tugas dari universitas tempat saya bekerja untuk melakukan semacam comunity service dengan mengajar information science di sebuah SMA. Semakin lama semakin sulit bagi saya untuk menyisihkan waktu untuk melakukan penelitian, yang biasanya saya lakukan pada pagi hari atau menjelang akhir minggu. Setiap permulaan minggu saya membuat “to do list” dimana saya menulis secara kasar pekerjaan – pekerjaan yang harus saya selesaikan dalam minggu itu. Setiap hari sebelum pulang, saya membuat “job done list” dimana saya tuliskan pekerjaan – pekerjaan yang telah saya selesaikan dalam hari itu. Saya akan merasa sangat “berdosa” kalau “job done list” saya hanya terisi sedikit sekali. Dengan cara ini saya berusaha untuk mengatur waktu dan kegiatan saya.

4. Dapatkah dijelaskan tema riset yang dilakukan di lab. mas Pitoyo ?(Long term objectives, short term objectives dsb.)

Tema riset di lab saya secara kasar adalah “Computational Intelligence”.
Berhubung saya baru pindah ke universitas ini, saya belum memiliki banyaka mahasiswa. Tahun lalu saya membimbing 2 mahasiswa tingkat 4, tahun ini saya akan membimbing 1 mahasiswa S-2, satu mahasiswa tingkat 4 dan seorang Post Doctoral Researcher dari Swedia. Ada tahun lalu dan tahun ini ada beberapa tema di lab saya antara lain:

  1. Prevention of Catastrophic Forgetting in Supervised Neural Networks. Pada supervised-typed neural network terutama (MLP) ada suatu gejala yang disebut “Catastrophic Forgetting“, dimana neural network akan sangat cepat mejadi “pikun”, jika setelah suatu learning process, neural network ini di-train dengan training-set yang berbeda dengan training-set yang lalu. Hal ini sangat fatal misalnya dalam on-line learning (misalnya pada robot yang memorinya sangat terbatas), dimana tidak semua training-patternnya dapat disimpan. Salah satu tema di lab saya, adalah mengembangkan suatu training method yang dapat sebisa-bisanya mencegah terjadinya Catastrophic Forgetting ini.
  2. Strategy acquirement for autonomous robots in real world environment. Seorang mahasiswi saya, membuat beberapa robot kecil dengan struktur yang berbeda-beda, memasang microcomputer untuk mengimplimentasikan neural network sederhana pada robot ini. Tujuannya agar robot-robot ini dapat ber-random walk di dalam real world environment tanpa menabrak benda-benda (termasuk robot-robot lain yang aktif bergerak). Karena calculation resource pada robot ini sangat terbatas, mahasiswi saya ini juga mengembangkan suatu learning method (berdasarkan Hebb-learning) yang sangat cepat dan sederhana. Tujuan akhir research ini adalah untuk mengamati terbentuknya “swarm intelligence” pada sekumpulan robot (seperti pada serangga-serangga sederhana seperti semut atau kumbang). Dalam beberapa bulan ke depan kami akan menulis preliminary paper dalam tema ini.
  3. Teori dan applikasi neural networks ensemble, yang moga-moga dapat saya presentasikan pada colloquium pada bulan Juni yang akan datang.
  4. Development of Genetic Algorithm for Non-static Optimization Problem Ini tema baru untuk mahasiswa yang baru – baru ini bergabung dengan lab saya. Biasanya dalam optimization problem, solusinya terpaku pada suatu tempat. Ttp dalam real world problem, banyak sekali problem dimana solusinya bergerak sejalan dengan waktu (misalnya optimization problem untuk mencari optimum path dari mobile communication, dimana optimum solution akan sangat bergantung pada misalnya cuaca yang dapat berubah dengan sangat cepat). Tugas mahasiswa ini adalah mengembangkan GA yang dapat men-tackle problem ini.

5. Bagaimana teknis mas Pitoyo mendidik mahasiswa di lab. ? (Misalnya tentang materi & teknis rinkoh, tentang pelaksanaan zemi dsb.).

Tidak ada teknis khusus. Saya selalu berusaha untuk sebisa-bisanya selalu berkomunikasi dengan mahasiswa saya, termasuk ngobrol-ngobrol ringan. Sehingga sewaktu-waktu mereka perlu berkonsultasi dengan saya mereka tidak segan. Saya juga selalu membuka pintu (dalam arti harfiah) yang menghubungkan kantor saya dan lab mereka. Setiap minggu kami akan mengadakan mini seminar untuk membicarakan kemajuan atau kesulitan yang mereka peroleh dalam minggu itu, juga untuk merencanakan apa yang akan kami lakukan dalam minggu mendatang. Setiap 2 minggu sekali ada journal reading seminar, dimana secara bergilir semua anggota lab membaca paper yang berhubungan dengan tema riset dan mempresentasikan.

6. Dapatkah diceritakan suka duka dalam merintis karir mas Pitoyo ? Mungkin ada motto atau kata-kata moral yang menjadi pegangan mas Pitoyo, dan dapat dishare ke kita semua.

Saya tidak punya motto khusus dalam bekerja. Hanya saya selalu mengingat kata-kata mentor saya “A researcher should be a humble person”. “Humble” bukan dalam arti tidak memiliki kepercayaan diri tapi dalam arti selalu mau mendengar pendapat orang lain sekalipun pendapat itu bertentangan dengan pendapat kita, mau mendengar ide dari orang – orang yang berlainan bidang atau orang – orang yang lebih junior dari kita (mahasiswa misalnya) tanpa pernah meremehkan (Evolutionary computation tidak akan pernah ada kalau computer scientist tidak menghiraukan biologi ?). “Humble” juga dalam arti tidak pernah menutup ide bahwa pendapat kita masih bisa disempurnakan. Dalam karier saya yang masih sangat dangkal ini, saya kadang-kadang menemui orang-orang yang berpikir bahwa pendapatnya adalah “the one and only” (setiap ilmuwan bisa terjebak dalam “local minima” ini terutama setelah meraih sukses dalam suatu hal). Bagi ilmuwan pikiran seperti ini sangat fatal, sebab seseorang yang terjebak dalam pikiran ini akan berhenti di tempat dan menetup diri dari kemungkinan yang lain.

Terimakasih untuk Mas Anto yang memberi kesempatan untuk tampil dalam interview ini. Semoga kita selalu dapat saling belajar dalam mailing list ini, dan semoga dalam hari-hari mendatang mailing list ini akan semakin berkembang dan dapat berkontribusi dalam pembanguan negara kita.

salam saya
Pitoyo Hartono

April 11, 2006

Catatan Aktifitas Milis per 11 April 2006

Filed under: aktifitas milis — softcomputing @ 1:32 pm

A. Paper & Artikel

B. CFP, Conference & Workshop

C. Colloquium

  • Colloquium bulan April :
    1. Determination of Soil Water Content and Dry Bulk Density [602]
    Penyaji : Rudiyanto (IPB)
    2. Model Pertumbuhan tanaman cabai merah di dalam rumah kaca menggunakan jaringan syaraf tiruan
    Penyaji : Chusnul Arif (IPB)
    3. Denny Hermawanto
  • Colloquium bulan berikutnya :
    Mei :
    – Rahmat Widyanto (UI) : F-SONIA for three-mixture-fragrance recognition
    – Anto S. Nugroho (Chukyo Univ. / BPPT) : Prediction of interferon efficacy in chronic Hepatitis C treatment using Support Vector Machine
    Juni :
    – Pitoyo Hartono : Non-linear Classification using Ensemble of Linear Perceptrons.
  • Rekan-rekan yang berkeinginan mempresentasikan penelitiannya dalam colloquium, silakan menghubungi moderator (Son Kuswadi & Anto S. Nugroho)

D. Diskusi

  • kemungkinan colloquium khusus datamining & textmining [615]
  • Informasi milis baru : Indonesia Medical PDA/Handheld User Group [617]

E. Pertanyaan belum terjawab

  • kurikulum bioinformatika di UGM [588]
  • Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) : apa kelebihannya, dan bagaimana perbedaan pada hasil yg diperoleh, dibandingkan dg neural network ? [547]
  • Customable application [514]
  • Mengapa grafik ROC yg diperoleh pada video object extraction tidak mudah dianalisa ? (Surya) [505]

F. List file di arsip milis (nama dalam tanda kurung adalah kontributor)
Dapat diakses dari http://groups.yahoo.com/group/sc-ina/files/

  1. Ppt file tutorials dari IEEE CIS (Rahmat Widyanto)
  2. FuzzyLogic insided Artificial Intelligence package (Bowo Prasetyo)
  3. Backpropagation algorithm, part of doctoral dissertation (Anto S. Nugroho)
  4. Backpropagator’s review http://www.dontveter.com/bpr/bpr.html (Anto S. Nugroho)
  5. X. Yao, “Evolving artificial neural networks,” Proceedings of the IEEE, 87(9):1423-1447, September 1999 (Anto S. Nugroho)
  6. FuzzyOthello package (Bowo Prasetyo)
  7. Y.Dote and S.J.Ovaska, “Industrial Applications of Soft Computing: A Review,” The Special Issue on Industrial Innovation Using Soft Computing, Proceedings of the IEEE, September: Y.Dote,S,J,Ovaska, T.Furuhashi, and Y.Suzuki, Eds., September, 2001 (Denny Hermawanto)
  8. Neural Network FAQ dari ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html (Anto S. Nugroho)
  9. Tutorial Algoritma Genetika (Denny Hermawanto)
  10. Filter Kalman : sebuah pengantar (oleh Soesianto Fransiskus)
  11. Levenberg Marquard Theory (Rudiyanto)

G. Lain-lain

  • Perkenalan Anggota baru : Iko Pramudiono [616]

Keterangan :

Angka yang terdapat di dalam [ ] adalah nomer posting pada yahoogroups. Misalnya [123] adalah posting No.#123, dapat diakses dari http://groups.yahoo.com/group/sc-ina/message/123

April 3, 2006

Catatan Aktifitas Milis per 2 April 2006

Filed under: aktifitas milis — softcomputing @ 2:05 am

A. Paper & Artikel

B. CFP, Conference & Workshop

C. Colloquium

  • Colloquium bulan April :
    1. Determination of Soil Water Content and Dry Bulk Density [602]
    Penyaji : Rudiyanto (IPB)
    2. Model Pertumbuhan tanaman cabai merah di dalam rumah kaca menggunakan jaringan syaraf tiruan
    Penyaji : Chusnul Arif (IPB)
    3. Denny Hermawanto
  • Colloquium bulan berikutnya :
    Mei :
    – Rahmat Widyanto (UI) : F-SONIA for three-mixture-fragrance recognition
    – Anto S. Nugroho (Chukyo Univ. / BPPT) : Prediction of interferon efficacy in chronic Hepatitis C treatment using Support Vector Machine
  • Rekan-rekan yang berkeinginan mempresentasikan penelitiannya dalam colloquium, silakan menghubungi moderator (Son Kuswadi & Anto S. Nugroho)

D. Diskusi

  • riset text mining [591]
  • usul : bagaimana kalau diadakan colloquium khusus datamining & textmining ? [601]
  • usul : dokumentasi kegiatan milis secara terstruktur dalam bentuk buku [606]
  • Yudi (UPI) menawarkan alternatif tempat menaruh dokumen, materi presentasi dll. [610]

E. Pertanyaan belum terjawab

  • kurikulum bioinformatika di UGM [588]
  • Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) : apa kelebihannya, dan bagaimana perbedaan pada hasil yg diperoleh, dibandingkan dg neural network ? [547]
  • Customable application [514]
  • Mengapa grafik ROC yg diperoleh pada video object extraction tidak mudah dianalisa ? (Surya) [505]

F. List file di arsip milis (nama dalam tanda kurung adalah kontributor)
Dapat diakses dari http://groups.yahoo.com/group/sc-ina/files/

  1. Ppt file tutorials dari IEEE CIS (Rahmat Widyanto)
  2. FuzzyLogic insided Artificial Intelligence package (Bowo Prasetyo)
  3. Backpropagation algorithm, part of doctoral dissertation (Anto S. Nugroho)
  4. Backpropagator’s review http://www.dontveter.com/bpr/bpr.html (Anto S. Nugroho)
  5. X. Yao, “Evolving artificial neural networks,” Proceedings of the IEEE, 87(9):1423-1447, September 1999 (Anto S. Nugroho)
  6. FuzzyOthello package (Bowo Prasetyo)
  7. Y.Dote and S.J.Ovaska, “Industrial Applications of Soft Computing: A Review,” The Special Issue on Industrial Innovation Using Soft Computing, Proceedings of the IEEE, September: Y.Dote,S,J,Ovaska, T.Furuhashi, and Y.Suzuki, Eds., September, 2001 (Denny Hermawanto)
  8. Neural Network FAQ dari ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html (Anto S. Nugroho)
  9. Tutorial Algoritma Genetika (Denny Hermawanto)
  10. Filter Kalman : sebuah pengantar (oleh Soesianto Fransiskus)
  11. Levenberg Marquard Theory (Rudiyanto)

G. Lain-lain

  • Perkenalan Anggota baru : Gregorius Bimantoro [589],Rudi Arief [590],Yudi Wibisono[591], Wahyu Sediono [595]

Keterangan :

Angka yang terdapat di dalam [ ] adalah nomer posting pada yahoogroups. Misalnya [123] adalah posting No.#123, dapat diakses dari http://groups.yahoo.com/group/sc-ina/message/123

Blog at WordPress.com.