Research Title |
การระบุโรคใบร่วงจากเชื้อราไฟทอฟธอราและโรคราแป้งจากภาพใบยางพารา
ด้วยเทคนิคซัพพอร์เวกเตอร์แมชชีนและโครงข่ายประสาทเทียม |
Date of Distribution |
28 May 2020 |
Conference |
Title of the Conference |
การประชุมวิชาการระดับชาติ วิทยาลัยนครราชสีมา ครั้งที่ 7 ประจำปี 2563 (The 7th NMCCON 2020) |
Organiser |
วิทยาลัยนครราชสีมาและภาคีเครือข่าย |
Conference Place |
วิทยาลัยนครราชสีมา |
Province/State |
นครราชสีมา |
Conference Date |
23 May 2020 |
To |
23 May 2020 |
Proceeding Paper |
Volume |
2563 |
Issue |
7 |
Page |
335-345 |
Editors/edition/publisher |
|
Abstract |
งานวิจัยนี้นำเสนอการศึกษาการแยกโรคจากภาพใบยางพารา 2 โรค คือ โรคใบร่วงที่เกิดจากเชื้อราไฟทอฟธอราหรือโรคใบร่วงและโรคราแป้งสาเหตุการเกิดโรคแทรกซ้อนในช่วงเวลาเดียวกันจากภาพในยางพาราด้วยเทคนิคการประมวลผลภาพโดยการเปรียบเทียบวิธีการจำแนกโรคระหว่างวิธีการโครงข่ายประสาทเทียมและซัพเพอร์เวกเตอร์แมชชีน จากตัวอย่างใบยางพาราทั้งหมด 400 ใบ จากพันธุ์ RRIT251 200 ใบและRRIT600 200 ใบ โดยที่สัดส่วนเท่ากันคือโรคใบร่วง 50 ภาพ โรคราแป้ง 50 ภาพ เป็นทั้งโรคใบร่วงและโรคราแป้ง 50 ภาพ และใบไม่เป็นโรค 50 ภาพ
ในการทดสอบประสิทธิภาพของซัพพอร์เวกเตอร์แมชชีนและโครงข่ายประสาทเทียมแสดงให้เห็นว่าโครงข่ายประสาทเทียมชนิดเพอร์เซปตรอนหลายชั้นแบบแพร่ย้อนกลับให้ผลลัพธ์ที่ 90 เปอร์เซ็นต์ โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันให้ผลลัพธ์ที่ 68 เปอร์เซ็นต์และซัพเพอร์เวกเตอร์แมชชีนให้ผลลัพธ์ที่ 86 เปอร์เซ็นต์ สำหรับข้อมูลตัวอย่างใบยางพาราเนื่องจากตัวอย่างที่นำมาทำการทดลองนั้นมีลักษณะของสีใบยางพาราที่ค่อนข้างแตกต่างกันจึงทำให้ผลลัพธ์ในการทดสอบจึงทำให้คุณสมบัติอาจเกิดความผิดพลาดและผลจากการทดลองแสดงให้เห็นว่าโครงข่ายประสาทเทียมชนิดเพอร์เซปตรอนหลายชั้นแบบแพร่ย้อนกลับนั้นให้ประสิทธิภาพสูงกว่าโมเดลอื่นๆ
|
Author |
|
Peer Review Status |
มีผู้ประเมินอิสระ |
Level of Conference |
ชาติ |
Type of Proceeding |
Full paper |
Type of Presentation |
Oral |
Part of thesis |
true |
Presentation awarding |
false |
Attach file |
|
Citation |
0
|
|