Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/513387Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Mohd Zakree Ahmad Nazri, Prof. Madya Dr. | - |
| dc.contributor.author | Rahmad Kurniawan (P86697) | - |
| dc.date.accessioned | 2023-10-16T04:36:08Z | - |
| dc.date.available | 2023-10-16T04:36:08Z | - |
| dc.date.issued | 2019-07 | - |
| dc.identifier.other | ukmvital:122132 | - |
| dc.identifier.uri | https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/513387 | - |
| dc.description | Jurutera sistem pakar sering berhadapan dengan masalah kesamaran maklumat, kelewahan petua dan ketidakpastian dalam membangunkan sistem pakar khususnya dalam inferens yang berkesan. Ralat petua atau hingar pada pangkalan pengetahuan menyebabkan ketepatan keputusan sistem pakar menjadi rendah berbanding keputusan diagnosis seorang pakar. Antara fasa kritikal yang menjadi punca ralat petua adalah ketika fasa pemerolehan pengetahuan. Sumber pengetahuan dari pelbagai sumber turut mengakibatkan kelewahan petua. Kedua-dua permasalahan ini menyebabkan enjin inferens konvensional yang berasaskan teknik perantaian ke hadapan perlu lebih kukuh ketika berdepan dengan isu berkenaan. Bagi menyelesaikan permasalahan ini, tesis ini memperkukuhkan enjin inferens dengan menghibrid teknik perantaian ke hadapan dengan Rangkaian Bayesian (RB). Teknik hibrid digunakan adalah untuk mengekploitasi RB dalam mendepani isu kelewahan petua. Kelewahan petua dapat mengurangkan kelajuan gelintaran petua, tetapi ia dapat digunakan untuk mempertingkatkan inferens kebarangkalian. Tesis ini menguji kaedah yang diusulkan dengan membangunkan sistem pakar diagnosis mata dengan penambahbaikan dari segi penjanaan petua automatik berasaskan perlombongan data, enjin inferens yang kukuh dan berkesan dengan mempertingkatkan nilai kebarangkalian berasaskan lewahan petua. Tesis ini menyumbang tiga sumbangan penting. Pertama, membangunkan kaedah integrasi petua dari multi-sumber (PERBATIK) dalam fasa pemerolehan pengetahuan bagi menghasilkan petua yang lebih lengkap, tepat dan berkesan. Kaedah cadangan PERBATIK menjana petua dari 2000 data rekod penyakit mata yang diperolehi daripada Hospital Sumatera Eye Center. Kedua, membangunkan kaedah penaakulan hibrid yang kukuh dan berkesan berasaskan Perantaian ke Hadapan dan Rangkaian Bayesian (PHRB). Ketiga, membangunkan teknik yang dapat mengeksploitasi masalah kelewahan petua (KSLP) untuk memeroleh nilai kebarangkalian yang lebih besar dan tepat untuk petua yang diperolehi. Keberkesanan sistem pakar ini telah diuji dengan membandingkan keputusan diagnosis sistem pakar dengan keputusan diagnosis dari tiga pakar mata yang berbeza. Sistem yang dicadangkan juga telah dibandingkan dengan kaedah sedia ada seperti kaedah Dempster-Shafer. Keputusan menunjukkan bahawa, (i) darjah ketepatan yang diperolehi hasil dari penggunaan petua yang dijana dari teknik perlombongan adalah tinggi, (ii) kaedah penaakulan hibrid PHRB lebih kukuh dan berkesan daripada kaedah sedia ada yang dibandingkan, iaitu dengan ketepatan 97%, (iii) petua yang mengalami lewahan dapat digunakan untuk mempertingkatkan kebarangkalian petua sistem pakar dan (iv) perbandingan kecekapan diagnosis sistem pakar dengan teknik yang diusulkan dengan keputusan diagnosis manusia berdasarkan data kompleks dan tidak muktamad secara puratanya adalah sama.,Ph.D. | - |
| dc.language.iso | may | - |
| dc.publisher | UKM, Bangi | - |
| dc.relation | Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat | - |
| dc.rights | UKM | - |
| dc.subject | Universiti Kebangsaan Malaysia -- Dissertations | - |
| dc.subject | Dissertations, Academic -- Malaysia | - |
| dc.subject | Knowledge acquisition (Expert systems) | - |
| dc.subject | Expert systems (Computer science) | - |
| dc.subject | Eye --Diseases -- Diagnosis | - |
| dc.subject | Data mining | - |
| dc.title | Pemerolehan pengetahuan dan enjin inferens rangkaian bayesian menggunakan hibrid untuk sistem pakar mata | - |
| dc.type | Theses | - |
| dc.format.pages | 229 | - |
| dc.identifier.callno | QA76.76.E95R334 2019 3 tesis | - |
| dc.identifier.barcode | 005541(2021)(PL2) | - |
| Appears in Collections: | Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ukmvital_122132+SOURCE1+SOURCE1.0.PDF Restricted Access | 5.43 MB | Adobe PDF |  View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.