สืบค้นงานวิจัย
การใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจำแนกประเภทของระบบปลูกพืชโดยไม่ใช้ดิน
กิตติรัตน์ รุ่งรัตนอุบล - มหาวิทยาลัยราชภัฏรำไพพรรณี
ชื่อเรื่อง: การใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจำแนกประเภทของระบบปลูกพืชโดยไม่ใช้ดิน
ชื่อเรื่อง (EN): Use of machine learning for classification of hydroponics system
ผู้แต่ง / หัวหน้าโครงการ: กิตติรัตน์ รุ่งรัตนอุบล
บทคัดย่อ: การวิจัยนี้แสดงการใช้ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน และโครงข่ายประสาทเทียมในการจําแนก ประเภทของระบบปลูกพืชโดยไม่ใช้ดิน 2 รูปแบบ คือการปลูกแบบให้สารละลายธาตุอาหารในถาดปลูก ระดับลึก และการปลูกแบบให้สารละลายธาตุอาหารไหลผ่านเป็นแผ่นบางตลอดเวลาในการจําแนก ประเภทของระบบปลูกพืชโดยไม่ใช้ดิน นําตัวอย่างทดสอบมาจากพืชที่ปลูกในรูปแบบให้สารละลายธาตุ อาหารในถาดปลูกระดับลึกและการปลูกแบบให้สารละลายธาตุอาหารไหลผ่านเป็นแผ่นบางตลอดเวลา ข้อมูลที่ใช้สําหรับการทดสอบประกอบด้วย อายุการเก็บเกี่ยว ความสูง ความกว้าง อุณหภูมิที่เหมาะสม คุณลักษณะความต้องการแสง และลักษณะสีของพืช สําหรับใช้จําแนกประเภทของระบบปลูกพืชโดย ไม่ใช้ดิน ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน และโครงข่ายประสาทเทียม ถูกนํามาใช้เป็นแบบจําลองในการจําแนก ความสัมพันธ์ของข้อมูล มาใช้ในการเรียนรู้ของข้อมูลพืช จากการทดลองพบว่าผลลัพธ์ของซัพพอร์ต เวกเตอร์แมชชีน สําหรับการจําแนกมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับโครงข่ายประสาทเทียม ค่าร้อยละความ ถูกต้องเท่ากับ 97.33 และ 98 ตามลําดับ
บทคัดย่อ (EN): This research presents the use of Support Vector Machines and Neural Network for classification of a hydroponics system based on the deep flow technique and the nutrient film technique. Classification of the hydroponics system only covers the test samples from vegetables grown with the deep flow technique or the nutrient film technique. The features used for classification, which are the characteristics of vegetables at harvest, include height, width, temperature, requirement of light and color. Support Vector Machines and Neural Network have been used to model the classifier data, which is used during the learning process. The results indicate that the classification performance of the Support Vector Machines is approximately equal to that of the Neural Network with algorithms of 97.33% and 98%, respectively.
บทคัดย่อ: ไม่พบข้อมูลจากหน่วยงานต้นทาง
ภาษา (EN): th
เผยแพร่โดย: มหาวิทยาลัยราชภัฏรำไพพรรณี
คำสำคัญ: วิจัยวจ 631.585
เจ้าของลิขสิทธิ์: มหาวิทยาลัยราชภัฏรำไพพรรณี
รายละเอียด: This research presents the use of Support Vector Machines and Neural Network for classification of a hydroponics system based on the deep flow technique and the nutrient film technique. Classification of the hydroponics system only covers the test samples from vegetables grown with the deep flow technique or the nutrient film technique. The features used for classification, which are the characteristics of vegetables at harvest, include height, width, temperature, requirement of light and color. Support Vector Machines and Neural Network have been used to model the classifier data, which is used during the learning process. The results indicate that the classification performance of the Support Vector Machines is approximately equal to that of the Neural Network with algorithms of 97.33% and 98%, respectively.
หากไม่พบเอกสารฉบับเต็ม (Full Text) โปรดติดต่อหน่วยงานเจ้าของข้อมูล

การอ้างอิง

กิตติรัตน์ รุ่งรัตนอุบล. "การใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจำแนกประเภทของระบบปลูกพืชโดยไม่ใช้ดินUse of machine learning for classification of hydroponics system". มหาวิทยาลัยราชภัฏรำไพพรรณี. 2556

กิตติรัตน์ รุ่งรัตนอุบล. "การใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจำแนกประเภทของระบบปลูกพืชโดยไม่ใช้ดินUse of machine learning for classification of hydroponics system". มหาวิทยาลัยราชภัฏรำไพพรรณี. 2556. Print.



TARR Wordcloud:
การใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจำแนกประเภทของระบบปลูกพืชโดยไม่ใช้ดิน
กิตติรัตน์ รุ่งรัตนอุบล
มหาวิทยาลัยราชภัฏรำไพพรรณี
2556
รายงานการวิจัยเรื่อง การศึกษาผลกระทบจากการทำเกษตรกรรมโดยใช้สารเคมีในระบบนิเวศเกษตรกรรมในจังหวัดเพชรบูรณ์ การทดสอบเบื้องต้นเพื่อหาประเภทของสารเคมีในพืช การศึกษาเปรียบเทียบคุณสมบัติของดินและหินแร่ต่าง ๆ ในจังหวัดกำแพงเพชร และตากเพื่อใชในการผลิตเครื่องปั้นดินเผา การศึกษาริมาณกรดโฟลิกในพืชผักพื้นบ้านบางชนิดที่เป็นอาหารของคนภาคอีสาน โดยใช้เครื่องโครมาโทกราฟีของเหลวสมรรถนะสูง(HPLC) ศึกษาเปรียบเทียบผลจากการใช้ปุ๋ยอินทรีย์ชนิดต่างๆ ต่อการเปลี่ยนแปลงสมบัติทางเคมีและกายภาพบางประการของดินในระบบการปลูกผักอินทรีย์ การพัฒนาระบบขับเคลื่อนและระบบสั่งงานของเครื่องเครื่องรีดยางพาราไฟฟ้า เครื่องผสมปุ๋ยสำหรับยางพารา ฐานข้อมูลพืชสมุนไพรในมหาวิทยาลัยราชภัฏสวนดุสิตสำหรับผลิตภัณฑ์สุขภาพและความงาม เครื่องรบกวนระบบโทรศัพท์เคลื่อนที่แบบรังผึ้ง การประดิษฐ์เครื่องอบไม้ด้วยระบบไอน้ำสำหรับงานดัดโค้งไม้ยางพารา : รายงานการวิจัย
คัดลอก URL
กระทู้ของฉัน
ผลการสืบค้นทั้งหมด โพสต์     เรียงลำดับจาก
พัฒนาระบบโดยศูนย์ความรู้เฉพาะด้านวิศวกรรมความรู้และวิศวกรรมภาษาDeveloped by Center of Excellence for Unified Knowledge and Language Engineering
สนับสนุนโดยสำนักงานพัฒนาการวิจัยการเกษตร (องค์การมหาชน)Supported by the Agricultural Research Development Agency (Public Organization)
แบบสำรวจความพึงพอใจQuestionair