Advancements in Multi-Layer Perceptron Training to Improve Classification Accuracy

Neural Networks are the popular classification tools used in Medical diagnosis for early disease detection. The performance of Neural Networks is highly depended on the training process. In the training process, the individual weights between each of the neuron are adjusted for better classification results. Many Gradient-based and Meta-heuristic training algorithms are proposed and used by the researchers to improve the training performance of Neural Network. However, there are some limitations in both Gradient-based and Meta-heuristic algorithms when there are used individually. To overcome these limitations and to improve the Multi-Layer Perceptron Network performance Hybrid algorithms are useful. In this study, a review on advancements in Multi-Layer Perceptron Network training process for the improvement of classification performance is presented

Optimasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan Algoritma Firefly untuk Prediksi Luas Serangan Hama Penggerek Batang Padi (Studi Kasus : Kabupaten Kampar)

Kabupaten Kampar termasuk kabupaten penyumbang beras di Provinsi Riau. Tahun 2019, Luas panen dan produksi padi di Kabupaten Kampar menurun 12,07 % dan 31,54 % dibanding tahun sebelumnya. Salah satu faktor yang menyebabkan penurunan tersebut adalah serangan hama. Tahun 2020, pemerintah berupaya dengan berbagai program agar produksi padi bertambah. Penggerek batang termasuk ke dalam lima hama utama padi. Serangan penggerek batang dapat mengurangi kekuatan tanaman, mengurangi anakan padi, menghambat pertumbuhan, dan pembentukan bulir gabah tidak sempurna. Perkembangan aktivitas hama ini dipengaruhi oleh faktor iklim. Ketidakteraturan musim dan perubahan iklim dari pemanasan global membuat perkembangan aktivitasnya sulit diprediksi. Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dapat diaplikasikan untuk memprediksi luasnya serangan hama ini di Kabupaten Kampar. Algoritma pelatihan ini memiliki beberapa kelemahan sehingga perlu dioptimasi dengan algoritma optimasi. Berdasarkan penelitian sebelumnya, algoritma optimasi yang disarankan yaitu algoritma firefly. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma firefly untuk mengoptimasi bobot awal dan bias awal Backpropagation. Manfaat penelitian ini untuk memberikan hasil prediksi luas serangan hama yang lebih baik lagi berdasarkan faktor-faktor iklim sebagai usaha untuk antisipasi meluasnya serangan hama. Dengan optimasi Firefly, diperoleh MSE pelatihan dan pengujian terkecil dengan nilai sejumlah 0,012148736 dan 0,002567056. Dapat disimpulkan bahwa, Backpropagation dengan optimasi Firefly dapat diaplikasikan untuk memprediksi luas serangan hama

Optimización de los flujos de potencia en la programación de la operación de un sistema ferroviario de alta velocidad

La necesidad de reducir el consumo energético global motiva la búsqueda de formas de mejorar la utilización de energía por parte de los medios de transporte, ya que la participación actual de la actividad del transporte en el consumo energético global es elevada. Durante los últimos años, la generalización de la electrificación ha contribuido a reducir notablemente la intensidad energética del transporte ferroviario. En las líneas de alta velocidad actuales, los flujos de potencia entre los trenes y los transformadores de tracción son conducidos generalmente a través del sistema de electrificación 2x25 kV. Aunque la mayor parte de la energía proporcionada al sistema ferroviario es consumida por los trenes en movimiento, una parte de la energía se pierde en el propio sistema de electrificación. El trabajo de investigación desarrollado en esta tesis se centra en el estudio de la influencia de la programación de la operación de un sistema ferroviario –entendiendo por tal un conjunto de trenes circulando simultáneamente por una misma infraestructura alimentada por energía eléctrica– sobre su consumo energético total. Si bien es posible encontrar algunas referencias a este tema en la literatura, en todas ellas se estudia su aplicación a líneas ferroviarias urbanas, electrificadas en corriente continua. En esta tesis, sin embargo, se evalúa el efecto de la programación del tráfico ferroviario sobre el consumo energético total, particularizado para líneas de alta velocidad, electrificadas en corriente alterna monofásica, con una intensidad circulatoria menor y unos vehículos más potentes que las líneas urbanas. La evaluación del consumo energético total se realiza a partir de simulaciones dinámicas por ordenador de diversos escenarios realistas de la operación ferroviaria en alta velocidad. Los resultados muestran que el valor de la pérdida de energía en el sistema de electrificación no es despreciable y depende del escenario de operación. Se comprueba la posibilidad de reducir el consumo energético del transporte ferroviario en alta velocidad mediante una programación adecuada de los servicios, sin modificar la capacidad de transporte ni alterar los recursos necesarios para la operación. Esta técnica de ahorro energético presenta las ventajas de poder ser implantada inmediatamente y no tener prácticamente costes asociados, pues sólo exige una ligera modificación de los horarios de los servicios ferroviarios existentes.Departamento de Ingeniería EléctricaDoctorado en Ingeniería Industria