Pengenalan Karakter dengan Menggunakan Hamming Network - Thiang Thiang (Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 2005)
Makalah ini menjelaskan tentang aplikasi dari Hamming network untuk pengenalan karakter. Hammingnetwork adalah salah satu model struktur dari Artificial Neural Network yang terdiri atas 2 layer yaitufeedforward layer dan recurrent layer. Dalam sistem ini, input dari Hamming network berupa image darikarakter berukuran 46x46 pixel dengan format image biner. Output dari Hamming network terdiri atas 26neuron dimana masing-masing neuron mewakili satu karakter yaitu huruf A sampai Z. Ada tida jeinis karakteryang diuji dalam sistem ini, yaitu karakter Times New Roman, Arial Rounded Bold dan Courier New. Hasilpengujian menunjukkan bahwa untuk aplikasi ini, Hamming network baik sekali mengenal input data yangterdapat dalam data training dan cukup robust terhadap noise. Karakter Times New Roman menghasilkantingkat pengenalan yang lebih baik.Kata kunci: artificial neural network, hamming network, pengenalan karakter