| ชื่อบทความที่เผยแพร่ |
การระบุโรคใบร่วงจากเชื้อราไฟทอฟธอราและโรคราแป้งจากภาพใบยางพารา
ด้วยเทคนิคซัพพอร์เวกเตอร์แมชชีนและโครงข่ายประสาทเทียม |
| วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ |
28 พฤษภาคม 2563 |
| การประชุม |
| ชื่อการประชุม |
การประชุมวิชาการระดับชาติ วิทยาลัยนครราชสีมา ครั้งที่ 7 ประจำปี 2563 (The 7th NMCCON 2020) |
| หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม |
วิทยาลัยนครราชสีมาและภาคีเครือข่าย |
| สถานที่จัดประชุม |
วิทยาลัยนครราชสีมา |
| จังหวัด/รัฐ |
นครราชสีมา |
| ช่วงวันที่จัดประชุม |
23 พฤษภาคม 2563 |
| ถึง |
23 พฤษภาคม 2563 |
| Proceeding Paper |
| Volume (ปีที่) |
2563 |
| Issue (เล่มที่) |
7 |
| หน้าที่พิมพ์ |
335-345 |
| Editors/edition/publisher |
|
| บทคัดย่อ |
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
|
| ผู้เขียน |
|
| การประเมินบทความ (Peer Review) |
มีผู้ประเมินอิสระ |
| มีการเผยแพร่ในระดับ |
ชาติ |
| รูปแบบ Proceeding |
Full paper |
| รูปแบบการนำเสนอ |
Oral |
| เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ |
เป็น |
| ใช้สำหรับสำเร็จการศึกษา |
ไม่เป็น |
| ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล |
ไม่ได้รับรางวัล |
| แนบไฟล์ |
|
| Citation |
0
|
|
|