首页> 外文OA文献 >Rancang Bangun Jaringan Syaraf Tiruan Pendeteksi Penurunan Fungsi Organ Ovarium Melalui Pengenalan Citra Pola Iris Mata Dengan Metode Propagasi Balik
【2h】

Rancang Bangun Jaringan Syaraf Tiruan Pendeteksi Penurunan Fungsi Organ Ovarium Melalui Pengenalan Citra Pola Iris Mata Dengan Metode Propagasi Balik

机译:反向传播法识别虹膜眼图图像的人工器官神经网络设计

摘要

Gangguan pada ovarium seringkali disebabkan dari gaya hidup yang tidak sehat. Adanya kendala pribadi saat melakukan pemeriksaan seperti, rasa takut, tidak nyaman menjadi hal yang perlu diatasi. Iridologi dapat menjadi solusi alternatif untuk pemeriksaan organ ovarium. Penerapan iridologi biasanya menggunakan kamera untuk capture iris mata saja. Hal ini menunjukkan belum dimaksimalkannya peran teknologi informasi sebagai cara untuk mengenali pola iris dengan penurunan fungsi organ ovarium atau organ ovarium normal. Jaringan Syaraf Tiruan metode Propagasi Balik dapat digunakan sebagai salah satu cara pengenalan pola iris. Kelebihan dari Propagasi Balik yaitu meminimalkan error yang terjadi dengan tiga tahapan (propagasi maju, propagasi mundur dan perubahan bobot). Hasil penelitian terhadap metode Propagasi Balik untuk mengenali 30 pola iris mata dengan penurunan fungsi ovarium dan 30 pola iris mata dengan organ ovarium normal sebagai citra pembelajaran berhasil mencapai prosentase keberhasilan 100% dan untuk 23 citra uji baru (7 pola iris dengan penurunan ovarium dan 16 pola iris dengan ovarium normal) berhasil mencapai prosentase keberhasilan 91.3%. Penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam pemeriksaan Iridologi khususnya organ ovarium.
机译:卵巢疾病通常是由不健康的生活方式引起的。进行检查(例如恐惧,不适)时存在的个人障碍成为需要克服的事情。虹膜检查可以作为检查卵巢器官的替代解决方案。虹膜学的应用通常只使用照相机捕获虹膜。这表明信息技术的作用尚未得到最大程度的认可,因为它是一种识别虹膜模式,卵巢器官或正常卵巢器官功能下降的方式。人工神经网络反向传播方法可以用作识别虹膜图案的方法。反向传播的优点是可以最大程度地减少三个阶段(正向传播,反向传播和权重变化)发生的错误。反向传播方法的研究结果可识别30个卵巢功能下降的虹膜模式和30个正常卵巢器官的虹膜模式,因为学习图像成功地获得了100%的成功率,并且获得了23个新的测试图像(7个卵巢下降的虹膜模式和16个模式)卵巢正常的虹膜)成功率为91.3%。这项研究有望帮助虹膜检查,尤其是卵巢器官检查。

著录项

  • 作者

    HANNY HAPSARI INDRI;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号