Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Physical Sciences and Mathematics Commons™

Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Discipline
Institution
Keyword
Publication Year
Publication
Publication Type
File Type

Articles 66841 - 66870 of 294596

Full-Text Articles in Physical Sciences and Mathematics

บทบัญญัติของกฎหมายที่ใช้บังคับในคดีละเมิด: การวิเคราะห์คำพิพากษาศาลไทยด้วยกระบวนการเรียนรู้เชิงลึก, ทวีศักดิ์ ชูศรี Jan 2022

บทบัญญัติของกฎหมายที่ใช้บังคับในคดีละเมิด: การวิเคราะห์คำพิพากษาศาลไทยด้วยกระบวนการเรียนรู้เชิงลึก, ทวีศักดิ์ ชูศรี

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การประมวลผลเอกสารทางกฎหมายโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นงานวิจัยที่น่าสนใจในการศึกษาอย่างมาก เนื่องจากการกำหนดหมวดกฎหมายสำหรับคดีในศาลมักต้องมีการปรึกษาหารือกับทนายความซึ่งมีค่าบริการที่สูงมาก ทำให้ประชาชนทั่วไปไม่สามารถเข้าถึงการใช้บริการดังกล่าวได้ จึงเป็นจุดเริ่มต้นในการจัดทำงานวิจัยนี้ ด้วยการสร้างระบบที่สามารถดึงข้อมูลส่วนกฎหมายที่เหมาะสมตามข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องของคดีในศาล เพื่อให้บรรลุงานวิจัยนี้ ทางคณะผู้วิจัยได้รวบรวมชุดข้อมูลที่ครอบคลุมของคดีในศาลฎีกาจากประเทศไทย รวมถึงดึงข้อเท็จจริงจากเอกสารของโจทก์และจำเลยโดยใช้การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและระบบที่ใช้กฎเป็นพื้นฐานเพื่อการวิเคราะห์การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพิ่มเติม แนวทางที่ของงานวิจัยนี้นำเสนอมุ่งเน้นไปที่ระบบค้นคืนมาตราที่เกี่ยวข้องด้วยข้อมูลชุดฝึกที่มีจำนวนน้อย โดยใช้ข้อเท็จจริงของโจทก์เป็นข้อมูลเข้า ซึ่งระบบนี้จะสามารถจัดการกับมาตราต่างๆ ของกฎหมาย รวมถึงส่วนที่ไม่ค่อยพบหรือไม่ได้อยู่ในชุดการฝึกอบรม โดยที่ระบบจะทำงานได้ดีกว่ามาตรฐานพื้นฐาน โดยสรุป การวิจัยนี้มีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบดึงข้อมูลส่วนกฎหมายที่เหมาะสมตามข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องของคดีในศาลที่เข้าถึงได้และแม่นยำมากขึ้น ทางคณะผู้วิจัยหวังว่าจะลดความจำเป็นในการปรึกษาทนายความที่มีค่าบริการที่สูง และมอบเครื่องมือที่มีค่าสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายและบุคคลที่เกี่ยวข้องในกระบวนการพิจารณาคดีในศาล

Go to article

เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการรู้จำภาพวัสดุกระเป๋าถือแบรนด์เนมปลอม, พศสรัล อภิปวินท์วงศา Jan 2022

เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการรู้จำภาพวัสดุกระเป๋าถือแบรนด์เนมปลอม, พศสรัล อภิปวินท์วงศา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การปลอมแปลงสินค้าด้านแฟชั่นเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องโดยเฉพาะกับกระเป๋าแบรนด์หรู เนื่องจากมีความยากลำบากต่อการตรวจสอบความแท้จริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการตรวจสอบสินค้ามือสองที่เคยผ่านการใช้งานมาแล้ว ซึ่งทำให้เกิดปัญหาการตรวจสอบกระเป๋าของแท้และของปลอมทั้งในผู้ซื้อและผู้ขายโดยเฉพาะในช่วงล็อคดาวน์ระหว่างเหตุการณ์โรคระบาด Covid-19 ที่จำกัดการเดินทาง งานวิจัยนี้เสนอการประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกโครงข่ายปราสาทคอนโวลูชัน เพื่อจำแนกภาพในระดับพิกเซล ร่วมกับการนำการสกัดคุณลักษณะสำคัญพื้นผิวแบบ LBP มาพัฒนาการเรียนรู้ของแบบจำลอง โดยใช้แบบจำลองวีจีจี 16 และ เดนซ์เน็ต121 โดยใช้ stratified 5-Fold cross validation เพื่อประเมินแบบจำลอง ซึ่งการเปรียบเทียบผลการทดลองของการใช้แบบจำลองพื้นฐาน และการใช้แบบจำลองพื้นฐานร่วมกับการสกัดคุณลักษณะสำคัญแบบ LBP ทั้งนี้แบบจำลอง โครงข่ายปราสาทแบบเดนซ์เน็ต121 ร่วมกับการสกัดคุณลักษณะสำคัญแบบ LBP ให้ค่าความแม่นยำสูงสุดที่ 95% จากการจำแนกภาพกระเป๋าของแท้ ของปลอม และวัสดุอื่น เป็นการจำแนกรูปภาพแบบหลายประเภท และเมื่อนำการสกัดคุณลักษณะแบบ LBP ร่วมกับแบบจำลองทำให้ค่าความแม่นยำการทำนายผลลัพธ์ที่สูงขึ้น

Go to article

ไวยากรณ์ไฮเพอร์แมพสำหรับแมพเชิงต้นไม้อันดับเคเชิงระนาบ, วรวุฒิ โคเมฆารัตน์ Jan 2022

ไวยากรณ์ไฮเพอร์แมพสำหรับแมพเชิงต้นไม้อันดับเคเชิงระนาบ, วรวุฒิ โคเมฆารัตน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

วิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ต่างเผชิญกับปัญหาที่มีโครงสร้างซับซ้อนมากยิ่งขึ้น และต้องการเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่เหมาะสมเพื่ออธิบายปัญหาเหล่านี้ แม้กราฟจะเป็นเครื่องมือที่นิยมใช้แสดงระบบที่ซับซ้อน แต่ก็ยังขาดส่วนประกอบบางอย่างที่สำคัญต่อการรับรู้ความซับซ้อนของวัตถุทางเรขาคณิต ซึ่งสามารถแสดงแทนได้ด้วยแมพและไฮเพอร์แมพ เนื่องจากมีองค์ประกอบหลักที่เรียกว่า หน้า เพิ่มเติมจากส่วนประกอบพื้นฐานอื่น ๆ ในกราฟ จึงเป็นเครื่องมือที่ครอบคลุมและยืดหยุ่นยิ่งขึ้นในการแสดงและวิเคราะห์โครงสร้างเชิงเรขาคณิต งานวิจัยนี้จะเสนอแนวทางใหม่ในการผลิตแมพโดยใช้ไวยากรณ์ไฮเพอร์แมพ โดยปรับการดำเนินการต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับไฮเพอร์แมพให้นิยามบนจุดยอดและหน้า แทนวิธีการเดิมซึ่งนิยามบนจุดยอดและเส้นเชื่อม เพื่อให้มีความยืดหยุ่นในการควบคุมและจัดการเกี่ยวกับหน้าของไฮเพอร์แมพ เนื่องจากหน้ามีบทบาทสำคัญในการนิยามไฮเพอร์แมพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของแมพเชิงระนาบ ไวยากรณ์ที่นำเสนอในงานนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำความเข้าใจและตรวจจับโครงสร้างย่อยของไฮเพอร์แมพ โดยยกตัวอย่างการสร้างแมพเชิงระนาบของกราฟเชิงต้นไม้อันดับเค (เมื่อเคเป็นจำนวนเต็มบวกที่มีค่าไม่เกินสาม) โดยใช้ไวยากรณ์ไฮเพอร์แมพที่มีเพียงกฎการผลิตเดียว ผลการวิจัยแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการนำไวยากรณ์ที่นำเสนอในงานนี้ไปใช้เป็นเครื่องมือในการศึกษาคุณสมบติและโครงสร้างของแมพเชิงระนาบ รวมถึงการนำไปประยุกต์ใช้ในสายงานต่าง ๆ เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์ ทอพอโลยี และทฤษฎีกราฟ

Go to article

การแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาไปเป็นไทมด์ออโตมาตา, ณรงค์กร วงศ์สิทธิไพฑูรย์ Jan 2022

การแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาไปเป็นไทมด์ออโตมาตา, ณรงค์กร วงศ์สิทธิไพฑูรย์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

กระแสงานยอว์ลเป็นหนึ่งในกระแสงานทางธุรกิจที่ทันสมัย กระแสงานยอว์ลให้การแสดงเป็นภาพขั้นตอนกระแสงานของงานทางธุรกิจที่เข้าใจง่าย สามารถกำหนดเวลาการทำงานของงานภายในกระแสงานยอว์ลได้ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จะเน้นให้นำกระแสงานยอว์ลทั่วไปมาเพิ่มขีดความสามารถโดยการเพิ่มข้อจำกัดแบบช่วงเวลาให้กับแต่ละสัญลักษณ์งานในกระแสงานยอว์ล ผ่านค่าเฉลี่ยของข้อจำกัดของช่วงเวลาในรูปของขอบเขตล่าง และขอบเขตบนของเวลาที่สามารถเสร็จสิ้นการทำงานถูกกำหนดให้กับงานทางธุรกิจแต่ละงานในกระแสงานเพื่อรับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นของประสิทธิภาพด้านเวลาในกระแสงานกระบวนการทางธุรกิจ ในการจำลองพฤติกรรมของกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาจะถูกแปลงเป็นออโตมาตาที่กำหนดเวลาไว้ที่สอดคล้องกัน และจำลองโดยใช้เครื่องมือ UPPAAL วิทยานิพนธ์ฉบับนี้มีการเสนอชุดของกฎการแปลงเพื่อเป็นแนวทางในการแปลงของสัญลักษณ์ยอว์ลข้อจำกัดของช่วงเวลาให้อยู่ในรูปแบบของไทมด์ออโตมาตา และเสนอเว็บแอปพลิเคชันในการแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาเป็นออโตมาตา โดยผลลัพธ์ที่เป็นไทมด์ออโตมาตาจะถูกแปลงอย่างถูกต้อง และจำลองโดยใช้เครื่องมือจำลอง UPPAAL

Go to article

การศึกษาเปรียบเทียบของพอลิโพรพิลีนรีไซเคิลเทอร์มอพลาสติกวัลคาไนเซตจากยางธรรมชาติและจากยางอีพีดีเอ็ม, ทีปกร พันธ์พรม Jan 2022

การศึกษาเปรียบเทียบของพอลิโพรพิลีนรีไซเคิลเทอร์มอพลาสติกวัลคาไนเซตจากยางธรรมชาติและจากยางอีพีดีเอ็ม, ทีปกร พันธ์พรม

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงสมบัติของพอลิโพรพิลีนรีไซเคิลโดยการเตรียมเป็นเทอร์มอพลาสติกอิลาสโตเมอร์ และเทอร์มอพลาสติกวัลคาไนเซตด้วยยางธรรมชาติและยางอีพีดีเอ็มในอัตราส่วนต่าง ๆ โดยพอลิโพรพิลีนรีไซเคิลและยางถูกผสมด้วยสามอัตราส่วน ได้แก่ 90/10, 80/20 และ 70/30 โดยน้ำหนักในเครื่องผสมแบบปิดที่อุณหภูมิ 170 องศาเซลเซียส เป็นเวลา 10 นาที ตามด้วยการอัดขึ้นรูป จากผลการทดลองพบว่าการเติมยางธรรมชาติหรือยางอีพีดีเอ็มช่วยปรับปรุงความทนแรงกระแทกและการยืดตัว ณ จุดขาด ขณะที่ความทนแรงดึง ยังส์มอดุลัส และความแข็งลดลง อย่างไรก็ตามเทอร์มอพลาสติกอิลาสโตเมอร์ที่เติมยางอีพีดีเอ็มแสดงสมบัติเหนือกว่าเทอร์มอพลาสติกอิลาสโตเมอร์ที่เติมยางธรรมชาติที่อัตราส่วนเดียวกันเนื่องจากมีความเข้ากันได้กับพอลิโพรพิลีนรีไซเคิลมากกว่า ซึ่งยืนยันได้จากสมบัติสัณฐานวิทยา และในบรรดาเทอร์มอพลาสติกอิลาสโตเมอร์ทั้งหมด พอลิโพรพิลีนรีไซเคิล/ยางที่อัตราส่วน 80/20 มีสมบัติเชิงกลที่เหมาะสมจึงถูกเลือกมาเตรียมเป็นเทอร์มอพลาสติกวัลคาไนเซตโดยการเติมเพอร์ออกไซด์เป็นสารเชื่อมขวางที่อัตราส่วน 1 และ 2 ส่วนต่อยางร้อยส่วน เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบสมบัติเชิงกล สมบัติทางความร้อน และสัณฐานวิทยาของเทอร์มอพลาสติกอิลาสโตเมอร์และเทอร์มอพลาสติกวัลคาไนเซตพบว่ายังส์มอดุลัสของเทอร์มอพลาสติกวัลคาไนเซตสูงกว่าเทอร์มอพลาสติกอิลาสโตเมอร์เนื่องจากการเชื่อมขวาง อย่างไรก็ตามสมบัติอื่น ๆ ลดลงเมื่อเทียบกับเทอร์มอพลาสติกอิลาสโตเมอร์เพราะการตัดขาดของสายโซ่โดยเพอร์ออกไซด์

Go to article

การพัฒนาซอฟต์เซ็นเซอร์สำหรับการทำนายพารามิเตอร์ของการดูดซับคาร์บอนไดออกไซด์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม, พงศ์พล ธวัชบัณฑิต Jan 2022

การพัฒนาซอฟต์เซ็นเซอร์สำหรับการทำนายพารามิเตอร์ของการดูดซับคาร์บอนไดออกไซด์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม, พงศ์พล ธวัชบัณฑิต

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การดูดซับคาร์บอนไดออกไซด์ในระดับโรงงานอุตสาหกรรมนั้นเป็นกระบวนการที่สำคัญในการลดปริมาณคาร์บอนไดออกไซด์ที่เป็นแก๊สเรือนกระจกในแก๊สไอเสียก่อนส่งออกสู่ชั้นบรรยากาศ ซึ่งการรู้ปริมาณคาร์บอนไดออกไซด์ที่ถูกดูดซับและเวลาที่การดูดซับเข้าสู่สมดุลจึงเป็นประโยชน์ในการวางแผนการดำเนินงานในอุตสาหกรรม ดังนั้นในงานวิจัยนี้ ศึกษาและพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมสามารถทำนายพารามิเตอร์ของการดูดซับคาร์บอนไดออกไซด์ โครงข่ายประสาทเทียมที่พัฒนาด้วยโครงสร้างที่มีจำนวนชั้นซ่อน 2 ชั้นซ่อน ในแต่ละชั้นซ่อนประกอบด้วย 10 เซลล์ประสาท และฟังก์ชันกระตุ้นในชั้นซ่อนและชั้นส่งออกคือฟังก์ชันแทนซิกมอยด์มีประสิทธิภาพสูงที่สุด จากนั้นนำโครงข่ายประสาทเทียมที่มีโครงสร้างดังกล่าวไปใช้ในการศึกษาผลของสมการทางจลนศาสตร์และนำตัวแปรส่งออกไปแทนค่าในสมการทางจลนศาสตร์เพื่อสร้างเส้นโค้งของดูดซับคาร์บอนไดออกไซด์ เส้นโค้งที่สร้างจากสมการของปฏิกิริยาอันดับหนึ่งเทียมมีค่าเฉลี่ยของค่า R-square สูงสุดคือ 0.8731 และค่าเฉลี่ยของค่า RMSE ต่ำที่สุดคือ 0.2358 จากนั้นนำโครงข่ายประสาทเทียมไปพัฒนาซอฟต์เซ็นเซอร์โดยเริ่มจากการแปลงโครงข่ายประสาทเทียมให้เป็นโปรแกรมที่เป็นภาษาไพทอน และนำโปรแกรมนี้ไปใส่ใน Raspberry pi 4 model b ตัวแปรนำเข้าทั้งหมดจะถูกคำนวณผ่านโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้แปลงเป็นภาษาไพทอนแล้ว และส่งค่าตัวแปรส่งออกไปแสดงค่าผ่านแพลตฟอร์ม Grafana ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่สะดวกและรวดเร็ว และสามารถรายงานค่าในเวลาจริงได้

Go to article

การเสื่อมสภาพของน้ำมันหม้อแปลงชีวภาพฐานปาล์มและกระดาษฉนวนภายใต้การบ่มเร่งเชิงความร้อน, พรพงษ์ ศิริรัตน์สกุล Jan 2022

การเสื่อมสภาพของน้ำมันหม้อแปลงชีวภาพฐานปาล์มและกระดาษฉนวนภายใต้การบ่มเร่งเชิงความร้อน, พรพงษ์ ศิริรัตน์สกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในปัจจุบันจึงมีความพยายามในการพัฒนาน้ำมันพืชที่สามารถย่อยสลายได้ตามธรรมชาติ และเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมนำมาทดแทนการใช้น้ำมันแร่ โดยน้ำมันชีวภาพฐานปาล์ม (EnPAT) เป็นหนึ่งในน้ำมันพืชทางเลือกที่ถูกพัฒนาเพื่อนำไปของเหลวฉนวนสำหรับหม้อแปลงไฟฟ้า อย่างไรก็ตามในระหว่างหม้อแปลงไฟฟ้าทำงานจะเกิดความร้อนขึ้น ซึ่งส่งผลกระทบทำให้ของเหลวฉนวน และกระดาษฉนวนที่อยู่ภายในเกิดการเสื่อมสภาพ ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นศึกษาลักษณะการเสื่อมสภาพของน้ำมันชีวภาพฐานปาล์มที่มีกระดาษฉนวนจุ่มแช่ พร้อมทั้งเปรียบเทียบกับน้ำมันแร่และเอสเตอร์ธรรมชาติเชิงการค้า (FR3) ด้วยการบ่มเร่งเชิงความร้อนที่อุณหภูมิ 110, 130 และ 150 ˚ซ เป็นระยะเวลาต่างๆ ในระบบปิด ซึ่งภายหลังจากการบ่มเร่งภายใต้บรรยากาศไนโตรเจน EnPAT เกิดการเสื่อมสภาพขึ้น โดยปริมาณความชื้น และค่าความเป็นกรดแสดงแนวโน้มเพิ่มขึ้นเช่นเดียวกับ FR3 แต่จะมีค่ามากกว่าน้ำมันแร่ ขณะที่ปริมาณสารที่เกิดจากการเสื่อมสภาพละลายในน้ำมันฉนวนมีการเพิ่มขึ้นน้อยที่สุด และค่าความคงทนต่อแรงดันไฟฟ้ายังคงมีค่ามากกว่าน้ำมันแร่ แม้ว่าจะมีค่าแฟกเตอร์กำลังสูญเสียไดอิเล็กทริกและค่าสภาพความต้านทานทางไฟฟ้าน้อยกว่าน้ำมันแร่ อย่างไรก็ตามการบ่มเร่งที่อุณหภูมิ 150 ˚ซ นาน 2,880 และ 4,008 ชม. กระดาษฉนวนที่จุ่มแช่ในน้ำมันชีวภาพฐานปาล์มมีค่าความคงทนต่อแรงดึงคงเหลือมากกว่ากระดาษฉนวนที่จุ่มแช่ในน้ำมันแร่อย่างชัดเจน นอกจากนี้ยังพบว่าหลังจากผ่านการบ่มเร่งที่อุณหภูมิ 150 ˚ซ นาน 720 ชม. ภายใต้บรรยากาศออกซิเจน น้ำมันทุกชนิดเกิดการเสื่อมสภาพอย่างรุนแรง อย่างไรก็ตาม EnPAT ยังคงมีค่าความคงทนต่อแรงดันไฟฟ้ามากที่สุด ดังนั้นน้ำมันชีวภาพฐานปาล์มจึงเป็นทางเลือกใหม่ สำหรับนำมาใช้เป็นของเหลวฉนวนภายในหม้อแปลงไฟฟ้า

Go to article

การศึกษาความไวต่ออุณหภูมิของเสียงสะท้อนจากหูชั้นในแบบเกิดขึ้นได้เองโดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของการเคลื่อนไหวของเซลล์ขน, กิตติศักดิ์ สว่างวารีสกุล Jan 2022

การศึกษาความไวต่ออุณหภูมิของเสียงสะท้อนจากหูชั้นในแบบเกิดขึ้นได้เองโดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของการเคลื่อนไหวของเซลล์ขน, กิตติศักดิ์ สว่างวารีสกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

หูชั้นในของสัตว์มีกระดูกสันหลังไม่เพียงแต่ทำหน้าที่รับเสียงแต่ยังสามารถสร้างเสียงสะท้อนเมื่อไม่มีเสียงกระตุ้นจากภายนอก เรียกว่าเสียงสะท้อนจากหูชั้นในแบบเกิดขึ้นเองหรือเสียงเอสโอเออี (Spontaneous otoacoustic emissions, SOAEs) ผลการทดลองวัดเสียงเอสโอเออีในกบและสัตว์จำพวกกิ้งก่าพบว่าความถี่ของเสียงเอสโอเออีมีค่าสูงขึ้นแบบเชิงเส้นกับอุณหภูมิร่างกาย นอกจากนี้ขนาดของการเปลี่ยนแปลงความถี่ยังขึ้นอยู่กับความถี่เริ่มต้นของเสียงเอสโอเออีแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล เสียงเอสโอเออีอาจเกิดจากเซลล์ขน (Hair cell) หรือเซลล์รับเสียงภายในหูชั้นใน ที่มัดขน (Hair bundle) สามารถสั่นได้เองแม้ไม่มีแรงกระตุ้นจากภายนอก ในงานวิจัยนี้ได้ศึกษาผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิต่อของการสั่นได้เองของมัดขน โดยใช้แบบจำลองเกทติงสปริงซึ่งเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่อธิบายมัดขนเป็นระบบสองสถานะ (Two-state system) ผลการวิจัยพบว่าการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิและค่าคงที่สปริงของเกทติงสปริงส่งผลต่อแอมพลิจูดและความถี่ของการสั่นของมัดขนผ่านการเปลี่ยนแปลงรูปร่างของแผนภาพพลังงานของช่องไอออน นอกจากนี้ผลจากการจำลองเชิงตัวเลขและจากผลเฉลยเชิงวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่ามีผลต่างพลังงานภายในที่เหมาะสมซึ่งแสดงความถี่ของการสั่นและความไวต่อการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิสูงสุด และเมื่อกำหนดให้ค่าคงที่สปริงของเกทติงสปริงมีค่าขึ้นกับอุณหภูมิ พบว่าความไวต่อการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิมีค่าสูงขึ้น สุดท้ายนี้ความไวต่อการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิจากแบบจำลองให้ผลสอดคล้องกับผลที่ได้จากการทดลอง งานวิจัยนี้ได้ให้หลักฐานเพิ่มเติมว่าเสียงเอสโอเออีเกี่ยวข้องกับกระบวนการสั่นได้เองของมัดขน

Go to article

การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อสมบัติของยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม, สายสุณี จิตกล้า Jan 2022

การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อสมบัติของยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม, สายสุณี จิตกล้า

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ถึงแม้ว่าสมบัติเชิงกลของยางแผ่นรมควันจะเหนือกว่ายางแห้งชนิดอื่นก็ตาม แต่ความไม่สม่ำเสมอในคุณภาพของยางส่งผลให้ปริมาณการใช้งานยางแผ่นรมควันในอุตสาหกรรมล้อยางลดลงอย่างต่อเนื่อง ปัจจุบันการยางแห่งประเทศไทยได้กำหนดมาตรฐานการผลิตยางแผ่นรมควันขึ้นเพื่อควบคุมและให้ได้ยางแผ่นรมควันที่มีสมบัติต่าง ๆ คงที่ ซึ่งยางที่ได้จะเรียกว่า “ยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม” หรือ “ยางแผ่นรมควันเกรด P” เพื่อให้เข้าใจถึงสาเหตุที่ส่งผลให้สมบัติต่าง ๆ ของยางแผ่นรมควันแปรปรวนดียิ่งขึ้น งานวิจัยนี้ได้ศึกษาถึงอิทธิพลด้านภาวะการผลิต ช่วงฤดูกาลกรีดยาง รวมไปถึงพิ้นที่ปลูกยางต่อสมบัติทั้งทางกายภาพและเชิงกลของยางแผ่นรมควัน ผลการทดลองที่ได้พบว่า เมื่อใช้น้ำยางที่มีปริมาณเนื้อยางแห้งแตกต่างกันและใช้ความเข้มข้นกรดฟอร์มิกในการจับตัวเนื้อยางแตกต่างกัน สมบัติของยางแผ่นรมควันจะแตกต่างกันไป โดยพบว่าเมื่อปริมาณเนื้อยางแห้งและความเข้มข้นกรดฟอร์มิกเพิ่มขึ้นส่งผลให้ค่าสิ่งระเหยในยางแผ่นรมควันเพิ่มขึ้น เนื่องจากก้อนยางที่ได้จากการจับตัวของเนื้อยางด้วยกรดค่อนข้างแข็ง ทำให้เมื่อนำไปรีดเป็นแผ่นบางทำได้ยาก น้ำในเนื้อยางจึงระเหยออกมาได้ไม่ดี เมื่อเพิ่มปริมาณเนื้อยางแห้งจะทำให้ค่า PO, PRI และความหนืดมูนีเพิ่มขึ้น การแปรปริมาณเนื้อยางแห้งในน้ำยางจาก 20% (ภาวะใช้ในการผลิตยางแผ่นรมควันพรีเมียม) เป็น 18, 20 และ 25% โดยน้ำหนัก ส่งผลให้ความทนต่อแรงดึงของยางแตกต่างกันมากที่สุดอยู่ที่ 2.1 MPa การเพิ่มความเข้มข้นกรดฟอร์มิกจะส่งผลทำให้ค่า PO, PRI และความหนืดมูนีลดลง การแปรความเข้มข้นกรดฟอร์มิกจาก 4% (ภาวะที่ใช้ในการผลิตยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม) เป็น 2, 3, 5, 8 และ 10% โดยปริมาตร ส่งผลให้ความทนต่อแรงดึงของยางแตกต่างกันมากที่สุดอยู่ที่ 3.2 MPa เมื่อพิจารณาฤดูกาลกรีดยางแตกต่างกัน น้ำยางที่ได้จากช่วงการผลัดใบของต้นยางจะมีปริมาณเนื้อยางแห้งในน้ำยางลดลง และปริมาณธาตุต่างๆ ในยางเพิ่มขึ้น ซึ่งจะส่งผลต่อค่าเถ้าและไนโตรเจนในยางแผ่นรมควันแตกต่างกัน ค่าความหนืดมูนีของยางแผ่นรมควันขึ้นอยู่กับช่วงฤดูกาลกรีดยางค่อนข้างชัดเจน โดยยางแผ่นรมควันที่เตรียมจากน้ำยางที่ได้จากการกรีดในช่วงกรีดปกติจะมีความหนืดมูนีที่สูงกว่ายางแผ่นรมควันที่เตรียมจากน้ำยางที่ได้จากการกรีดในช่วงก่อนปิดกรีด ยางแผ่นรมควันที่ได้จากภาคตะวันออกเฉียงเหนือมีปริมาณเถ้ามากกว่าที่ได้จากภาคใต้ ซึ่งปริมาณเถ้าเกิดจากปริมาณสารและแร่ธาตุต่าง ๆ ในดินที่ไม่เหมือนกัน อย่างไรก็ตาม ยางที่ได้จากทั้งสองบริเวณที่มีค่า PO , PRI และ ความหนืดมูนี ไม่ได้แตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด

Go to article

การสกัดกิจกรรมสำคัญจากคำพิพากษาศาลฎีกา เพื่อสร้างรายงานประจำวันสำหรับตำรวจ, ณภัทร งามสดใส Jan 2022

การสกัดกิจกรรมสำคัญจากคำพิพากษาศาลฎีกา เพื่อสร้างรายงานประจำวันสำหรับตำรวจ, ณภัทร งามสดใส

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีเป้าหมายที่จะหาแนวทางแก้ปัญหาการบันทึกรายงานประจำวันของตำรวจ ที่จะช่วยให้พนักงานสอบสวนสามารถบันทึกรายงานประจำวันได้สะดวกมากยิ่งขึ้น โดยการสกัดสาระสำคัญทางคดีจากคำพิพากษาศาลฎีกาและคดีที่เกี่ยวข้อง เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างคำทั้งหมดที่ปรากฎบนคำพิพากษา และระบุค่าความสำคัญเหล่านั้นโดยใช้เทคนิคทางกราฟ ได้แก่ ค่ากลางคั่นกลาง (Betweenness Centrality) ค่ากลางเพจแรงก์ (PageRank) ค่ากลางความเป็นศูนย์กลาง (Degree Centrality) ค่ากลางความใกล้ (Closeness Centrality) และ ค่ากลางไอเกนเวกเตอร์ (Eigenvector Centrality) เพื่อนำมาสร้างกราฟสรุปสำหรับการสร้างรายงานประจำวัน ทั้งนี้ วิธีการสร้างรายงานประจำวัน ผู้วิจัยออกแบบขั้นตอนวิธีสำหรับการท่องไปในกราฟสรุป เพื่อให้ได้ใจความสำคัญที่สามารถนำมาเป็นรายละเอียดหรือพฤติการณ์ที่ปรากฎอยู่บนรายงานประจำวัน

Go to article

การพัฒนาการประเมินความหลวมของสลักเกลียวจากภาพโครงสร้างเหล็กสำเร็จรูปโดยใช้โครงข่ายประสาทเชิงลึก, ณัชพล พันธ์เมธาฤทธิ์ Jan 2022

การพัฒนาการประเมินความหลวมของสลักเกลียวจากภาพโครงสร้างเหล็กสำเร็จรูปโดยใช้โครงข่ายประสาทเชิงลึก, ณัชพล พันธ์เมธาฤทธิ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

คุณภาพของการเชื่อมต่อแบบสลักเกลียวมีความสําคัญต่อความปลอดภัยและความมั่นใจในการใช้งานโครงสร้างเหล็กแบบสำเร็จรูป งานวิจัยนี้พัฒนาการตรวจหาความหลวมของรอยต่อสลักเกลียวแบบอัตโนมัติโดยใช้เทคนิค Faster R- CNN (faster region-based convolutional neural networks) ร่วมกับเทคนิคเพิ่มความหลากหลายให้กับข้อมูลแบบ Grid Mask ซึ่ง Faster R-CNN มีความสามารถในการตรวจหาวัตถุ และระบุชนิดของวัตถุอย่างแม่นยํา โดยมีการพิจารณาใช้โมเดล backbone ประเภท ResNeXt-101 จะให้ผลลัพธ์ดีที่สุดเนื่องจาก ResNeXt-101 มีการเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยการเพิ่มพารามิเตอร์แบบคาร์ดินาลิตี้ เราได้นําความสามารถนี้ไปใช้ในการแยกประเภทระดับของการขันแบบแน่น หลวม และไม่สามารถระบุได้ โดยใช้การวิเคราะห์ท้ังด้วยการแบ่งความหลวมจากการขันสลักเกลียวที่บ่งชี้โดยช่างผู้เชี่ยวชาญ (ชุดข้อมูลที่ 1) และการแบ่งความหลวมโดยใช้มาตรฐานตามขนาดของแรงบิดสำหรับสลักเกลียวแต่ละประเภท (ชุดข้อมูลที่ 2) โดยในงานวิจัยนี้ได้ศึกษาสลักเกลียวสำหรับการแบ่งความหลวมโดยใช้มาตรฐานตามขนาดของแรงบิดแบบ M16 และ M22 โดยเฉพาะอย่างยิ่ง M16 ถูกใช้เป็นหลักในโครงสร้างเหล็กสำเร็จรูป ประกอบกับการเพิ่มความหลากหลายให้กับข้อมูลแบบ Grid Mask และการพลิกภาพทำให้ผลลัพธ์ค่า mAP และความแม่นยำในการตรวจจับความหลวมของสลักเกลียวในกรณีเฉพาะรอยต่อแบบแน่นและหลวม ในชุดข้อมูลแรกเป็น 65.51% และ 95.40% ตามลำดับ ในชุดข้อมูลที่สองสำหรับสลักเกลียวแบบ M16 เป็น 77.50% และ 91.30% ตามลำดับ และสลักเกลียวแบบ M22 เป็น 57.50% และ 84.29% การวิเคราะห์ความสามารถในการตรวจจับที่มุมระดับสายตาต่าง ๆ พบว่าถ้ามีการทำมุมระหว่างกล้องและรอยต่อที่ 0 – 15 องศาจะได้ผลลัพธ์ความแม่นยำสูงที่สุดเมื่อเทียบกับมุมระหว่างกล้องและรอยต่อที่มากขึ้น โดยจากผลการวิเคราะห์ภาพโดยใช้เทคนิค Grad-CAM พบว่าโมเดลจะพิจารณาความหลวมจากสายตาเช่นเดียวกับมนุษย์ ในชุดข้อมูลแรกและจากความยาวตั้งแต่ปลายเกลียวถึงน็อตในชุดข้อมูลที่ 2

Go to article

การเปรียบเทียบการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียมสําหรับการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนอัตโนมัติ, ณิชาพรรณ น้อยอยู่ Jan 2022

การเปรียบเทียบการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียมสําหรับการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนอัตโนมัติ, ณิชาพรรณ น้อยอยู่

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การตรวจสอบคุณภาพงานเขียนเรียงความในภาษาไทยยังคงเป็นงานที่ยุ่งยาก เนื่องจากเป็นภาษาที่ซับซ้อนมากทั้งในด้านเครื่องหมายวรรคตอน โครงสร้างประโยค การซ้ำคำ การสะกดคำ การแสดงความคิดเห็น และการให้เหตุผล ดังนั้นการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนเรียงความภาษาไทยจึงเป็นงานที่ต้องอาศัยทักษะของผู้ตรวจทั้งด้านการอ่านและการตีความ ทำให้ใช้เวลาในการตรวจคุณภาพงานเขียนมาก นอกจากนี้หากมีผู้ตรวจมากกว่า 1 คน อาจส่งผลต่อมาตรฐานที่ใช้ในการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนที่แตกต่างกัน งานวิจัยนี้ได้รวบรวมข้อมูลเรียงความภาษาไทยที่เขียนโดยนิสิตที่ลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรการเขียนย่อหน้า จากสถาบันภาษาไทยสิรินธรแห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และนำแบบจำลองหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว (LSTM) แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (CNN) แบบจำลองเบิร์ต (BERT) และแบบจำลองวังจันทร์เบอร์ต้า (WangchanBERTa) มาพัฒนาระบบสำหรับการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนอัตโนมัติ เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพการตรวจสอบคุณภาพงานเขียนเรียงความในภาษาไทย จากผลการทดลองแบบจำลอง WangchanBERTa ที่ประมวลผลด้วย Adam Optimizer และใช้ Binary Crossentropy เป็น Loss Function เหมาะกับปัญหาประเภทการจัดกลุ่ม โดยมีประสิทธิภาพในการทำนายคุณภาพการเขียนเรียงความในภาษาไทยสูง และมีค่าความถูกต้องสูงกว่า 90% ส่วนแบบจำลอง CNN มีค่าความถูกต้องสูงกว่า 87% ในขณะที่เมื่อประมวลผลด้วย RMSprop Optimizer และใช้ Mean Squared Error เป็น Loss Function เหมาะกับปัญหาประเภทการถดถอยและมีความถูกต้องอยู่ในช่วง 90% - 98% จึงสรุปได้ว่าแบบจำลอง WangchanBERTa เหมาะสำหรับปัญหาการจำแนกประเภท และแบบจำลอง CNN เหมาะสำหรับปัญหาการถดถอย เพื่อให้สามารถทำนายคุณภาพงานเขียนเรียงความในความภาษาไทยได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

Go to article

เอกซ์จีบูสต์สำหรับการคัดเลือกหลักทรัพย์ขนาดใหญ่และกลางในประเทศไทยแบบพหุปัจจัย, ธนดล ประพฤทธิกุล Jan 2022

เอกซ์จีบูสต์สำหรับการคัดเลือกหลักทรัพย์ขนาดใหญ่และกลางในประเทศไทยแบบพหุปัจจัย, ธนดล ประพฤทธิกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

วิธีการลงทุนแบบหมุนเวียนหลักทรัพย์ในพอร์ตโฟลิโอซึ่งจะทำการคัดเลือกหลักทรัพย์ที่มีค่าคะแนนสูงที่สุดเมื่อเปรียบเทียบกับหลักทรัพย์ตัวอื่นๆนี้ เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมเมื่อเปรียบเทียบกับการเข้าซื้อขายตามสัญญาณแบบดั้งเดิม โดยปัจจุบันเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาประยุกต์ใช้กับงานต่างๆในชีวิตประจำวัน รวมถึงการลงทุนในตลาดหลักทรัพย์ด้วย ซึ่งการเรียนรู้ของเครื่องนี้สามารถนำมาใช้กับการลงทุนเชิงปริมาณเพื่อเพิ่มสมรรถนะของพอร์ตโฟลิโอสำหรับการลงทุนในตลาดการเงิน งานวิจัยนี้เสนอการใช้เอกซ์จีบูสต์สำหรับการคัดเลือกหลักทรัพย์แบบรายเดือนและรายไตรมาส ซึ่งแบบจำลองทั้งสองนี้ถูกพัฒนาบนชุดข้อมูลหลักทรัพย์ขนาดใหญ่และขนาดกลางในประเทศไทยโดยมีปัจจัยทั้งหมด 27 ปัจจัยแบ่งออกตามกลุ่มต่างๆได้ ดังนี้ ปัจจัยเชิงคุณค่า, ปัจจัยการเติบโตของกิจการ, ปัจจัยแนวโน้มของราคา, ปัจจัยสภาพคล่อง, ปัจจัยคุณภาพ, ปัจจัยเงินปันผล และปัจจัยด้านขนาด เพื่อใช้เป็นตัวแปรต้น สำหรับให้แบบจำลองเรียนรู้และจากผลการศึกษา พบว่า ปัจจัยเชิงเทคนิคเป็นปัจจัยที่มีความสำคัญสำหรับการทำนายการเคลื่อนไหวของราคาสินทรัพย์แบบรายเดือน ซึ่งแตกต่างกับการเคลื่อนไหวของราคาสินทรัพย์แบบรายไตรมาสที่ปัจจัยพื้นฐานจะมีความสำคัญมากกว่าปัจจัยเชิงเทคนิค นอกจากนี้ เมื่อจำลองการสร้างพอร์ตโฟลิโอการหมุนเวียนหลักทรัพย์แบบรายเดือนและรายไตรมาส พบว่า พอร์ตโฟลิโอแบบรายเดือนให้ค่าสถิติในเชิงพอร์ตโฟลิโอที่ดีกว่าซึ่งเป็นเพราะพอร์ตโฟลิโอดังกล่าวมีโอกาสในการคัดเลือกหลักทรัพย์ใหม่ๆเข้ามาในพอร์ตโฟลิโอได้มากกว่า อย่างไรก็ตาม ในด้านค่าสถิติของการซื้อขายกลับพบว่าพอร์ตโฟลิโอแบบรายไตรมาสกลับให้ค่าที่ดีกว่า เนื่องจากระยะเวลาการถือครองหลักทรัพย์ที่นานขึ้นทำให้มีค่าผลตอบแทนคาดหวังต่อการซื้อขายที่สูงขึ้น ทั้งนี้ พอร์ตโฟลิโอทั้งสองยังคงให้ระดับผลตอบแทนต่อความเสี่ยงที่สูงกว่าดัชนีอ้างอิงทั้งหมดประกอบด้วย ดัชนี SET TRI, ดัชนีที่ให้น้ำหนักการลงทุนแบบเท่าเทียม, และดัชนีผลตอบแทนแบบปัจจัยเดียว

Go to article

การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำนายคะแนนคุณภาพชีวิตด้วยโมเดลแบบลำดับและการกลั่นความรู้, ธนสิทธิ์ ฤทธิ์ธนโสภณ Jan 2022

การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำนายคะแนนคุณภาพชีวิตด้วยโมเดลแบบลำดับและการกลั่นความรู้, ธนสิทธิ์ ฤทธิ์ธนโสภณ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ภายในเมืองใหญ่ความเป็นอยู่อาศัยที่ดีของผู้อยู่อาศัยเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุด ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมการออกแบบเมืองและการพัฒนาอย่างยั่งยืนจึงเป็นหัวข้อที่สำคัญอย่างมาก คุณภาพชีวิตถูกใช้เป็นดัชนีชี้วัดความมีประสิทธิภาพของปัจจัยด้านปริมาณและคุณภาพของผังเมืองสำหรับผู้อยู่อาศัยภายในเมือง อีกทั้งคุณภาพชีวิตของผู้เดินทางเท้าก็เป็นสิ่งที่สำคัญเช่นกัน แนวคิดด้านความสามารถในการเดินจะเป็นตัวประเมินและวิเคราะห์คุณภาพชีวิตในฉากการเดิน อย่างไรก็ตามการทำแบบสอบถามเป็นสิ่งที่มีค่าใช้จ่ายและเวลาที่ต้องใช้สูง รวมถึงข้อจำกัดต่างๆในการประเมินพื้นที่ เพื่อที่จะจัดการกับข้อจำกัดเหล่านี้ งานวิจัยนี้ได้นำเสนอวิธีการที่นำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในการช่วยประเมินวัดผลความสามารถในการเดิน โดยที่มีการเก็บข้อมูลผ่านแบบสอบถามด้วยอุปกรณ์ความจริงเสมือน (VR) อีกทั้งงานวิจัยนี้ได้นำเสนอวิธีการถอดข้อมูลและการฝึกสอนแบบจำลองด้วยโครงข่ายประสาทเทียม convolutional เชิงลึก (Deep convolutional neural networks : DCNNs) ซึ่งใช้ในการทำนายผลคะแนนคุณภาพชีวิต รวมถึงนำวิธีการกลั่นข้อมูลเพื่อช่วยในการลดขนาดและเวลาในการประมวลผลของแบบจำลองลงทำให้ประสิทธิภาพของแบบจำลองดียิ่งขึ้น จากตัวอย่างผลการทดลองพบว่าวิธีการที่ได้นำเสนอนั้นสามารถนำไปใช้งานได้จริงและสามารถใช้เป็นหนึ่งในวิธีการทางเลือกที่สามารถช่วยเหลือในงานด้านคุณภาพชีวิตได้

Go to article

กลยุทธ์การประมูลวิชาเรียนด้วยทรัพยากรที่จำกัดโดยใช้อัลกอริทึมเชิงพันธุกรรม, ธนัชพร ศรีอาจ Jan 2022

กลยุทธ์การประมูลวิชาเรียนด้วยทรัพยากรที่จำกัดโดยใช้อัลกอริทึมเชิงพันธุกรรม, ธนัชพร ศรีอาจ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในระบบการประมูลหลักสูตร มีนักเรียนมากกว่าจำนวนที่นั่งที่เปิดรับสำหรับรายวิชาหนึ่งๆ ในการลงทะเบียนหลักสูตร นักเรียนจะต้องเสนอราคาโดยใช้โทเคนของที่มีอยู่ และระบบจะเติมที่นั่งว่างให้กับผู้ประมูลสูงสุด เนื่องจากนักเรียนมีโทเคนจำกัด พวกเขาจึงต้องจัดสรรโทเคนอย่างชาญฉลาด ในบทความนี้ เราใช้อัลกอริธึมเชิงพันธุกรรมเพื่อค้นหาวิธีที่ดีที่สุดในการจัดสรรโทเคน ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการลงทะเบียนให้สำเร็จสูงสุด ในการประมาณความน่าจะเป็น เราฝึกการถดถอยโลจิสติกในข้อมูลการลงทะเบียนหลักสูตร และแบบจำลองมีความแม่นยำ 78.39% ด้วยการใช้ชุดข้อมูลที่สังเคราะห์ขึ้น เราจะเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโทเคนที่แนะนำโดยอัลกอริทึมเชิงพันธุกรรมกับแนวทางอื่นๆ เช่น กลยุทธ์ต่างๆ และ solver ในโปรแกรม excel ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมเชิงพันธุกรรมมีแนวโน้มที่จะให้ชุดของโทเคนที่สร้างโอกาสลงทะเบียนเรียนสูงสุดให้กับนักเรียนเมื่อเปรียบเทียบกับกลยุทธ์อื่นๆ

Go to article

การจำแนกพฤติกรรมการนอนหลับตามการจัดกลุ่มของคุณภาพการนอนหลับ, ปวรรัตน์ ขุมเงิน Jan 2022

การจำแนกพฤติกรรมการนอนหลับตามการจัดกลุ่มของคุณภาพการนอนหลับ, ปวรรัตน์ ขุมเงิน

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การนอนหลับเป็นกิจกรรมสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการดำรงชีวิต ซึ่งความสำคัญของการนอนหลับคือการฟื้นฟู ซ่อมแซมเซลล์ภายในร่างกายและเตรียมพร้อมพลังงานสำหรับการเริ่มต้นในวันถัดไป การนอนหลับที่ดีสามารถสื่อได้ถึงสุขภาพกายและสุขภาพจิตที่แข็งแรงโดยสามารถวัดได้จากคุณภาพการนอนหลับ การศึกษาทั่วไปจะนิยมใช้ข้อมูลทั้งหมดในการสอนแบบจำลองแต่ในการศึกษานี้เชื่อว่ารูปแบบการนอนหลับในแต่ละบุคคลจะมีความแตกต่างกัน ดังนั้นวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ขอเสนอการจำแนกพฤติกรรมการนอนหลับตามการจัดกลุ่มของคุณภาพการนอนหลับ ขั้นตอนแรกคือการจัดกลุ่มคนที่มีรูปแบบการนอนหลับที่คล้ายคลึงกันโดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักและอัลกอริทึมเคมีน ต่อมาใช้อัลกอริทึมการถดถอยโลจิสติกและการป่าแแบบสุ่มในการจำแนกพฤติกรรมการนอนหลับ หลังจากนั้นทดสอบประสิทธิภาพการวิเคราะห์ของแบบจำลองด้วยการตรวจสอบไขว้แบบดึงข้อมูลออกทีละตัว จากผลการทดลองพบว่าค่าความแม่นยำแบบจำลองของอัลกอริทึมการป่าแแบบสุ่มในทุกกลุ่มให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าแบบจำลองของการถดถอยโลจิสติกระหว่าง 2.1% ถึง 7.6%

Go to article

การจำแนกระดับความคิดในการฆ่าตัวตายจากข้อความทวิตเตอร์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง, พันธพร เบ็ญจไชยรัตน์ Jan 2022

การจำแนกระดับความคิดในการฆ่าตัวตายจากข้อความทวิตเตอร์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง, พันธพร เบ็ญจไชยรัตน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ความคิดฆ่าตัวตายเป็นหนึ่งในภาวะสุขภาพจิตที่สำคัญอย่างมากในสังคมไทย ในปัจจุบันคนที่มีความคิดฆ่าตัวตายได้มีการแสดงความรู้สึกออกมาผ่านสื่อสังคมออนไลน์ต่าง ๆ ในวิทยานิพนธ์นี้จึงได้มีแนวคิดในการนำเอาเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่อง มาใช้ในการจำแนกข้อความที่เป็นภาษาไทยบนเครือข่ายสังคมออนไลน์ทวิตเตอร์เพื่อตรวจหาระดับความคิดฆ่าตัวตายทั้ง 6 ระดับ ได้แก่ 1) อยากตาย, 2) คิดฆ่าตัวตายแต่ยังไม่มีรายละเอียดที่เจาะจง, 3) คิดฆ่าตัวตายโดยกล่าวถึงวิธีการ แต่ยังไม่มีแผนและยังไม่ส่อเจตนาที่จะลงมือ, 4) คิดฆ่าตัวตายโดยมีเจตนาที่จะลงมือ ยังไม่มีแผนที่เจาะจง, 5) คิดฆ่าตัวตายโดยมีแผนที่เจาะจงและมีเจตนาที่จะลงมือ และ 6) อื่น ๆ (ไม่ใช่ความคิดฆ่าตัวตาย) โดยใช้อัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็ม, เอสวีเอ็ม, แรนดอมฟอเรสต์ และ เอกซ์จีบูสต์ จากการประเมินผลพบว่าอัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็มมีประสิทธิภาพโดยรวมดีที่สุด โดยมีค่าความเที่ยงเป็น 93.68% ค่าเรียกคืนเป็น 94.25% ค่าเอฟวันเป็น 93.88% และค่าความแม่นเป็น 95.05% งานวิจัยนี้ได้พัฒนาเว็บแอปพลิเคชันเพื่อใช้ทำนายระดับความคิดฆ่าตัวตายจากข้อความของผู้ใช้ที่โต้ตอบกับเว็บแอปพลิเคชัน เพื่อเสนอแนวทางการช่วยเหลือตัวเองในเบื้องต้นหรือให้คำแนะนำได้อย่างเหมาะสมตามระดับความคิดฆ่าตัวตายนั้น ๆ ตลอดจนให้ความรู้เกี่ยวกับความคิดด้านลบและวิธีการจัดการความคิดลบอัตโนมัติของตนเอง และมีช่องทางการติดต่อโรงพยาบาลและเบอร์ฉุกเฉินให้แก่ผู้ที่มีความเสี่ยงในการฆ่าตัวตายสูง เพื่อให้ผู้ใช้เข้าถึงความช่วยเหลือได้ทันที

Go to article

การวิเคราะห์คุณลักษณะของเสียงเพื่อทำนายคะแนนแอตเทนชันในแบบประเมินโมคา, วิโรจน์ ตรีมงคลโชค Jan 2022

การวิเคราะห์คุณลักษณะของเสียงเพื่อทำนายคะแนนแอตเทนชันในแบบประเมินโมคา, วิโรจน์ ตรีมงคลโชค

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาเพื่อค้นหาคุณลักษณะทางเสียงที่มีความสำคัญในการประเมินคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันของแบบประเมินไทยโมคา โดยใช้ชุดข้อมูลเสียงที่บันทึกจากแอปพลิเคชันไทยโมคา โดยเลือกแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง (Digit Forward Span, DFS) และแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหลังไปหน้า (Digit Backward Span, DBS) ซึ่งเป็นแบบทดสอบการทำงานของสมองด้านแอตเทนชัน ผู้วิจัยพัฒนาโมเดลเพื่อสกัดคุณลักษณะเสียง และเปรียบเทียบหาชุดคุณลักษณะสำคัญทางเสียงที่ด้วยวิธีการกำจัดคุณลักษณะแบบเรียกซ้ำ (Recursive Feature Elimination, RFE) ซึ่งมีความแม่นยำในการจำแนกข้อมูลคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันของแบบประเมินไทยโมคาสูงที่สุด โดยจากการวิจัยนั้นผู้วิจัยได้รับชุดคุณลักษณะสำคัญทางเสียงที่ประกอบด้วย 3 คุณลักษณะ คือ ผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง ที่ตรวจสอบจากความเข้มของเสียง ผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหน้าไปหลัง ที่ตรวจสอบจากคอนทัวร์ของระดับเสียง และผลรวมของช่วงเวลาขณะเกิดเสียงในแบบทดสอบทวนตัวเลขตามลำดับจากหลังไปหน้า ที่ตรวจสอบจากคอนทัวร์ของระดับเสียง และชุดคุณลักษณะนี้มีความแม่นยำในการจำแนกข้อมูลคะแนนการทำงานสมองด้านแอตเทนชันร้อยละ 72.0 ซึ่งมากกว่าการใช้คุณลักษณะทางเสียงทั้งหมดในการจำแนกข้อมูล

Go to article

ระบบการนับยานพาหนะแยกตามประเภทสำหรับวีดิทัศน์จราจรหลายมุมมอง, วิชุกร คันธินทระ Jan 2022

ระบบการนับยานพาหนะแยกตามประเภทสำหรับวีดิทัศน์จราจรหลายมุมมอง, วิชุกร คันธินทระ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การบริหารจัดการการจราจรถือเป็นความท้าทายสำคัญสำหรับเมืองขนาดใหญ่ในปัจจุบัน ข้อมูลปริมาณความหนาแน่นของยานพาหนะจะมีส่วนช่วยในการวางแผนจัดการจราจร อาทิเช่น การวางแผนระยะเวลาในการเปิด-ปิดไฟจราจรให้เหมาะสมตามปริมาณความหนาแน่นของยานพาหนะ เป็นต้น ปัจจุบันเราใช้คนในการประเมินจำนวนยานพาหนะซึ่งเกิดความล่าช้า และผิดพลาด ทำให้ไม่เหมาะสมในนำข้อมูลไปใช้ในการบริหารจัดการจราจร งานวิจัยนี้นำเสนอระบบนับแยกประเภทยานพาหนะจากวีดิทัศน์บันทึกภาพของกล้องจราจร โดยระบบจะประกอบด้วย object detection และ object tracking จากการทดสอบจะพบว่า YOLOX ทำประสิทธิภาพได้ดีกว่า YOLOv3 มากถึง 26.80% สำหรับชุดข้อมูลภาพมุมข้าง และ 8.34% สำหรับกรณีมุมบน เนื่องจาก YOLOX มีการแยกส่วนของ head ออกเป็น box classification และ box regression ซึ่งมีส่วนช่วยเพิ่มความแม่นยำ และ ByteTrack มีความเหมาะสมในการใช้ในการติตามวัตถุ object tracking อันเนื่องจาก ByteTrack สามารถในการจัดการการบดบังได้ดีกว่า Centroid track โดย ByteTrack จะการทำนายพิกัดของวัตถุที่เกิดการสูญหายขณะถูกบดบังด้วยเทคนิค kalman filter ทำให้ระบบสามารถติดตามวัตถุได้ต่อเนื่องเมื่อการบดบังสิ้นสุดลง จากผลการวิจัยสรุปได้ว่า การทำงานกันระหว่าง YOLOX และ ByteTrack ประกอบกับการนับแบบมี ROI จะช่วยให้ระบบคัดแยกประเภทยานพาหนะ และนับยานพาหนะตามประเภทมีค่าความผิดพลาดที่ต่ำอยู่ที่ 16.67% สำหรับวีดิทัศน์มุมข้างและ 23.40% สำหรับวีดิทัศน์มุมบน โดยระบบที่นำเสนอนี้สามารถใช้ในการช่วยติดตามดูแลสภาพจราจรในระบบขนส่งอัจฉริยะได้

Go to article

การพยากรณ์จำนวนผู้ป่วย Covid-19 ประเทศไทยโดยการใช้ข้อมูลจากหลายประเทศ, สิรธีร์ วรธรรมทองดี Jan 2022

การพยากรณ์จำนวนผู้ป่วย Covid-19 ประเทศไทยโดยการใช้ข้อมูลจากหลายประเทศ, สิรธีร์ วรธรรมทองดี

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

สถานการณ์โรคระบาดโควิด-19 ได้แพร่กระจายไปทั่วโลกตั้งแต่ปีพ.ศ.2562 การศึกษานี้ได้ทำการพยากรณ์ผู้ป่วยจากโรคโควิด-19ของประเทศไทย โดยใช้ข้อมูลตั้งแต่ วันที่ 22 มกราคม พ.ศ.2563 จนถึงวันที่ 31 ธันวาคม พ.ศ.2564 ซึ่งมีจำนวนข้อมูลอยู่ 710 วัน โดยข้อมูลสาธารณะจากมหาวิทยาลัยจอนส์ ฮอปคินส์ ผู้วิจัยได้ใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ในการพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยในประเทศเพื่อเป็นหนึ่งในข้อมูลในการช่วยรัฐบาลออกนโยบายการจัดการทรัพยากรเพื่อรับมือกับโรคระบาด การศึกษานี้ได้ใช้วิธีการจัดกลุ่มเคมีน (K-Means) ในการจัดกลุ่มของประเทศที่มีรูปแบบของจำนวนผู้ป่วยจากโรคคล้ายกันกับประเทศไทย ผลจากการจัดกลุ่มมีประเทศที่อยู่ใน Cluster เดียวกันกับประเทศไทยทั้งหมด 8 ประเทศ ได้แก่ ญี่ปุ่น (Japan), มาเลเซีย (Malaysia), ฟิลิปปินส์ (Philippines) ,บังกลาเทศ (Bangladesh) ,คิวบา (Cuba) ,อิรัก (Iraq) ,เม็กซิโก (Mexico) และ เวียดนาม (Vietnam) อยู่ในกลุ่มเดียวกับประเทศไทย จากนั้นทำการจับคู่ระหว่างประเทศไทยและประเทศที่อยู่ในกลุ่มเดียวกัน ใช้โมเดลหน่วยความจำระยะสั้นยาว (Long Short-Term Memory) เพื่อพยากรณ์จำนวนผู้ป่วยโควิด-19 ของประเทศไทย ผลจากโมเดลแสดงได้ว่าการใช้ข้อมูลคู่ประเทศไทยและบังกลาเทศ ญี่ปุ่น และเม็กซิโกมีค่าเฉลี่ยของร้อยละความผิดพลาดสัมบูรณ์ (Mean Absolute Percentage Error) น้อยที่สุดตามลำดับ เมื่อเทียบกับการใช้ข้อมูลแค่ประเทศไทยอย่างเดียว

Go to article

การแบ่งส่วนตับและเนื้องอกในภาพสเปคซีทีของเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ สำหรับการวางแผนการรักษาด้วยการนำสารกัมมันตรังสีเข้าสู่ร่างกายเฉพาะจุดด้วยโครงข่ายประสาทเชิงลึก, สุกัญญา แซ่คู Jan 2022

การแบ่งส่วนตับและเนื้องอกในภาพสเปคซีทีของเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ สำหรับการวางแผนการรักษาด้วยการนำสารกัมมันตรังสีเข้าสู่ร่างกายเฉพาะจุดด้วยโครงข่ายประสาทเชิงลึก, สุกัญญา แซ่คู

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การบำบัดด้วยรังสีเฉพาะจุดเป็นวิธีการสลายลิ่มเลือดด้วยรังสีที่ใช้ในการรักษาเนื้องอกร้ายในตับ อัตราส่วนเนื้องอกต่อเนื้อตับเป็นพารามิเตอร์ที่สำคัญสำหรับการวางแผนการรักษาด้วยการนำสารกัมมันตรังสีเข้าสู่ร่างกายเฉพาะจุดด้วยอนุภาคเรซินไมโครสเฟียร์เคลือบสารกัมมันตรังสีอิตเทรียม-90 (90Y) เพื่อใช้ประเมินปริมาณสารกัมมันตรังสีอิตเทรียม-90 จากปริมาตรของเนื้อตับและเนื้องอกตับของคนไข้ด้วยสารเภสัชรังสีการปล่อยโฟตอนเดี่ยวเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ ในการศึกษานี้เสนอ Multi-Scale Attention U-Net (MA-Net) ที่รวมคุณสมบัติที่หลากหลายของรูปภาพที่มีการตัดเฉพาะส่วนช่องท้อง และใช้ฮิสโตแกรมจัดการรูปภาพสเปค-ซีที ที่มีการกระจายค่าแสงแบบปกติและผิดปกติ โดยใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า Noisy student และการเพิ่มความหลากหลายของภาพ งานวิจัยนี้นำเสนอโมเดลที่แยกระหว่างการแบ่งส่วนเนื้อตับจากภาพซีทีและการแบ่งส่วนเนื้องอกตับจากภาพสเปค-ซีที และโมเดลรวมการแบ่งส่วนเนื้อตับและเนื้องอกตับจากการฟิวชั่นภาพซีทีและภาพสเปค-ซีที ในงานวิจัยนี้ใช้ชุดข้อมูลสาธารณะ 3DIRCADb-01 ร่วมกับชุดข้อมูลภาพเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ ซีที สำหรับการแบ่งส่วนเนื้อตับและชุดข้อมูลภาพเทคนีเซียม-99เอ็ม เอ็มเอเอ สเปค-ซีที สำหรับเนื้องอกตับที่รวบรวมจากหน่วยเวชศาสตร์นิวเคลียร์โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์สภากาชาดไทย วิธีการที่นำเสนอโมเดลแยกการแบ่งเนื้อตับและเนื้องอกตับมีค่า Dice Similarity Coefficient (DSC) เท่ากับ 0.90, 0.66 และ Intersection over Union (IoU) เท่ากับ 0.84 และ 0.55 ตามลำดับ ซึ่งมีประสิทธิภาพการแบ่งส่วนที่แม่นยำกว่าโมเดลการเรียนรู้เดียวกันโดยใช้รูปภาพฟิวชั่นภาพ ซีที และสเปค-ซีที การแบ่งส่วนเนื้อตับและเนื้องอกตับ มีค่า DSC เท่ากับ 0.83, 0.62 และ IoU เท่ากับ 0.74 และ 0.51 ตามลำดับ การแบ่งส่วนที่แม่นยำจะทำให้การบำบัดด้วยรังสีเฉพาะจุดมีประสิทธิภาพที่ดี

Go to article

การประเมินความเสี่ยงต่อระบบนิเวศของไมโครพลาสติกและยาตกค้างในกลุ่มยา ต้านการอักเสบชนิดไม่ใช่สเตียรอยด์จากระบบบำบัดน้ำเสียโรงพยาบาล, จิรายุ เรียบร้อย Jan 2022

การประเมินความเสี่ยงต่อระบบนิเวศของไมโครพลาสติกและยาตกค้างในกลุ่มยา ต้านการอักเสบชนิดไม่ใช่สเตียรอยด์จากระบบบำบัดน้ำเสียโรงพยาบาล, จิรายุ เรียบร้อย

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

น้ำเสียจากโรงพยาบาลมีการปนเปื้อนไมโครพลาสติกและยาตกค้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งยาตกค้างในกลุ่มยาต้านการอักเสบชนิดไม่ใช่สเตียรอยด์ งานวิจัยนี้ได้ทำการเก็บตัวอย่างน้ำและตะกอนจากระบบบำบัดน้ำเสียโรงพยาบาลบริเวณ น้ำเข้าระบบ บ่อเติมอากาศ บ่อตกตะกอน บ่อเติมคลอรีน และน้ำทิ้ง ในช่วงวันธรรมดาและวันหยุดสุดสัปดาห์ 4 ช่วงเวลา ในเดือนเมษายนถึงพฤษภาคม พ.ศ. 2565 เพื่อศึกษาความแตกต่างของปริมาณลักษณะของไมโครพลาสติก และยาตกค้างกลุ่มยาต้านการอักเสบชนิดไม่ใช่สเตียรอยด์ในน้ำทิ้งและบนพื้นผิวไมโครพลาสติก รวมทั้งประเมินความเสี่ยงต่อระบบนิเวศของไมโครพลาสติกและยาตกค้างที่ปนเปื้อนสู่สิ่งแวดล้อม ผลการศึกษาความเข้มข้นใน น้ำเสีย น้ำทิ้ง ตะกอน และประสิทธิภาพการบำบัดช่วงวันธรรมดาและวันหยุดสุดสัปดาห์มีค่าอยู่ในช่วง 125±1.89-133±8.54 ชิ้น/ลิตร 32±3.10-34±3.11 ชิ้น/ลิตร 4,007±244.63-4,371±246.70 ชิ้น/กิโลกรัม น้ำหนักแห้ง และ 73.85%-74.11% ตามลำดับ ไมโครพลาสติกส่วนใหญ่ในน้ำทิ้งและตะกอนเป็นไมโครพลาสติกชนิดเส้นใย สีดำ ขนาดในช่วง 20-100 ไมครอน และเป็นพอลิเมอร์ชนิดพอลิเอไมด์ การปนเปื้อนยาต้านการอักเสบทั้งสามชนิด ได้แก่ Ibuprofen Naproxen และ Diclofenac ในน้ำทิ้ง อยู่ในช่วง 1.97-2 µg/l, 0.25-0.51 µg/l และ 1.74-1.76 µg/l ตามลำดับ ประสิทธิภาพการบำบัด Ibuprofen Naproxen และ Diclofenac ช่วงวันธรรมดาและวันหยุดสุดสัปดาห์มีค่าอยู่ในช่วง 57.08%- 61.22%, 80.23%- 85.08% และ 55.88%- 62.17% ตามลำดับ ปริมาณยาต้านการเสบชนิดไม่ใช่สเตียรอยด์บนพื้นผิวไมโครพลาสติกอยู่ในช่วง 1.66-1.68 µg/l, 0.05-0.07 µg/l และ 1.22-1.23 µg/l ตามลำดับ การประเมินความเสี่ยงอันตรายของพอลิเมอร์ (H index) ศักยภาพในการก่อให้เกิดความเสี่ยงต่อระบบนิเวศของ(PER) ของไมโครพลาสติกอยู่ในระดับความเสี่ยงสูง และสัดส่วนความเสี่ยงอันตราย (HQ) ของ Diclofenac เกิดความเสี่ยงสูงต่อสัตว์น้ำหลายชนิด

Go to article

ไมโครพลาสติกจากระบบบำบัดน้ำเสียและตัวเมืองกรุงเทพมหานครที่ไหลลงสู่อ่าวไทย, ปิ่นมนัส บูชา Jan 2022

ไมโครพลาสติกจากระบบบำบัดน้ำเสียและตัวเมืองกรุงเทพมหานครที่ไหลลงสู่อ่าวไทย, ปิ่นมนัส บูชา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ไมโครพลาสติกในสิ่งแวดล้อมเป็นมลภาวะที่ก่อให้เกิดผลกระทบต่อระบบนิเวศทั่วโลก และแหล่งที่มาของไมโครพลาสติกในทะเลส่วนใหญ่มาจากชุมชนเมืองที่ตั้งอยู่ใกล้ชายฝั่งและจากแม่น้ำที่ไหลผ่านชุมชน แม่น้ำเจ้าพระยาเป็นแม่น้ำสายสำคัญของประเทศไทยที่ไหลผ่านตัวเมืองกรุงเทพมหานครและไหลสู่อ่าวไทย ในปัจจุบันกรุงเทพมหานครมีโรงบำบัดน้ำเสียขนาดใหญ่ 8 แห่ง ซึ่งระบบบำบัดน้ำเสียเป็นอีกหนึ่งแหล่งที่มาของไมโคร-พลาสติกที่สะสมในสิ่งแวดล้อม งานวิจัยนี้ได้ศึกษาไมโครพลาสติกในน้ำเข้าสู่ระบบและน้ำออกจากระบบของ โรงควบคุมคุณภาพน้ำของกรุงเทพมหานครทั้ง 8 แห่ง ที่มีกระบวนการบำบัดน้ำเสียแบบตะกอนเร่ง โดยเก็บตัวอย่าง 3 ครั้ง ในช่วงเดือนมิถุนายน 2564 และไมโครพลาสติกที่พบในแม่น้ำเจ้าพระยาในเขตกรุงเทพมหานครและปากแม่น้ำเจ้าพระยา ในฤดูน้ำหลาก (พฤศจิกายน 2564) และฤดูแล้ง (เมษายน 2565) ผลการศึกษาพบปริมาณไมโครพลาสติกเฉลี่ยในน้ำเข้าสู่ระบบและน้ำออกจากระบบ 933±1,102–6,733±5,096 และ 433±321–4,800±1,300 ชิ้น/ลบ.ม. ตามลำดับ ไมโครพลาสติกในแม่น้ำเจ้าพระยาในเขตกรุงเทพมหานครที่พบใน ฤดูน้ำหลากและฤดูแล้ง มีปริมาณตั้งแต่ 30–400 และ 70–270 ชิ้น/ลบ.ม. และไมโครพลาสติกบริเวณ ปากแม่น้ำเจ้าพระยา ตามรอบน้ำขึ้นน้ำลง ในฤดูน้ำหลากและฤดูแล้ง มีปริมาณตั้งแต่ 40–390 และ 60–400 ชิ้น/ลบ.ม. ตามลำดับ ส่วนใหญ่พบเส้นใย สีน้ำเงิน ชนิดพอลิโพรพิลีน (PP) และมีขนาดอยู่ในช่วง 20–250 ไมครอน ไมโครพลาสติกเหล่านี้สามารถเข้าสู่ห่วงโซ่อาหารและส่งผ่านมายังมนุษย์ได้ ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่า ไมโครพลาสติกส่วนใหญ่มาจากกิจกรรมของชุมชนที่ตั้งอยู่ใกล้โรงควบคุมคุณภาพน้ำและแม่น้ำเจ้าพระยา จึงมีความจำเป็นต้องศึกษาแหล่งที่มาของไมโครพลาสติกในสิ่งแวดล้อม เพื่อใช้ในการบริหารจัดการแก้ไขปัญหา ขยะไมโครพลาสติกในสิ่งแวดล้อมอย่างยั่งยืน

Go to article

การเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทคอนโวลูชัน 3 มิติ โดยการจำแนกโรคหลอดเลือดสมองจากภาพการฉายรังสีเอกซเรย์สมอง, ชานนท์ วรโชติสืบตระกูล Jan 2022

การเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทคอนโวลูชัน 3 มิติ โดยการจำแนกโรคหลอดเลือดสมองจากภาพการฉายรังสีเอกซเรย์สมอง, ชานนท์ วรโชติสืบตระกูล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

แบบจำลองโครงข่ายคอนโวลูชัน หรือ ซีเอ็นเอ็น (Convolutional Neural Networks หรือ CNN) ได้รับการนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการจำแนกภาพ โดยเฉพาะในทางการแพทย์ ซึ่งปกติการจำแนกภาพทางการแพทย์นิยมใช้โครงข่ายคอนโวลูชั่น 2 มิติ แต่เนื่องจากข้อมูลภาพบางประเภท เช่น ภาพการฉายรังสีเอกซเรย์สมองมีลักษณะมองภาพ 3 มิติ ให้เป็นภาพ 2 มิติ ดังนั้นในงานวิจัยนี้จึงมีแนวคิดในการใช้โครงข่ายคอนโวลูชัน 3 มิติมาใช้ในการจำแนกภาพเพื่อนำเอาจุดเด่นจากความสามารถในการดึงคุณลักษณะความสัมพันธ์ในชั้นความลึกที่เพิ่มเข้ามาซึ่งมีความแตกต่างจากรูปแบบ 2 มิติ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้แบบจำลองสามารถดึงคุณลักษณะสำคัญของภาพให้มีความหลากหลายมากขึ้น งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพโครงข่ายคอนโวลูชัน 3 มิติ ร่วมกับแบบจำลองที่ถูกฝึกมาเรียบร้อยแล้ว (pre-trained model) 4 แบบจำลอง ประกอบไปด้วย อเล็กซ์เน็ต (Alexnet) วีจีจี-16 (Vgg-16) กูเกิลเน็ต (Googlenet) และเรสเน็ต (Resnet) เพื่อจำแนกข้อมูลภาพผู้ป่วยที่เป็นโรคหลอดเลือดสมอง และผู้ป่วยที่มีสุขภาพปกติ จากภาพฉายรังสีเอกซเรย์สมอง (CT-Scan) จากฐานข้อมูลเว็บไซด์ Kaggle ชุดข้อมูลประกอบด้วยภาพผู้ป่วยที่เป็นโรคหลอดเลือดสมอง 950 ภาพ จาก 40 คน และภาพผู้ป่วยสุขภาพปกติ 1551 ภาพ จาก 82 คน ซึ่งงานวิจัยนี้มีการปรับรายละเอียดโดยการนำจุดเด่นของแต่ละแบบจำลองมาใช้ และเพิ่มชั้นความลึกที่เป็นจุดเด่นของการค้นหาคุณลักษณะสำคัญของรูปแบบ 3 มิติ ร่วมกับการประมวลผลภาพล่วงหน้า (Image Preprocessing) และการทำการเพิ่มจำนวนข้อมูล (Data augmentation) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลอง จากนั้นเพื่อไม่ให้การทดลองโน้มเอียงต่อแต่ละแบบจำลอง มีการนำเทคนิค K-Fold Cross validation (K=5) มาเพื่อแก้ปัญหาในงานวิจัยชิ้นนี้ ในส่วนของการวัดประสิทธิภาพผลการทดลองใช้ Confusion matrix เป็นเครื่องมือในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง ซึ่งพบว่าสมรรถนะแบบจำลองโครงข่ายคอนโวลูชันกูเกิลเน็ต 3 มิติ ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยผลการทดสอบการจำแนกภาพผู้ป่วยที่เป็นโรคหลอดเลือดสมองจากภาพฉายรังสีเอกซเรย์ ให้ค่าความแม่นยำ ความเที่ยงตรง ค่าความครบถ้วน และ F1-Score ที่ 92.00% 94.01% 83.96% และ 88.70% …

Go to article

การเปรียบเทียบอัลกอริทึมระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงในเกมเป่ายิ้งฉุบ, ธันยวุฒิ อักขระสมชีพ Jan 2022

การเปรียบเทียบอัลกอริทึมระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงในเกมเป่ายิ้งฉุบ, ธันยวุฒิ อักขระสมชีพ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน ในตัวแบบการเรียนรู้แบบเสริมแรงกับการตัดสินใจเชิงพฤติกรรมของมนุษย์ ทั้งสองอัลกอริทึมเป็นอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาแบนดิทหลายแขน แต่ไม่ชัดเจนว่าทั้งสองอัลกอริทึมจะมีประสิทธิภาพอย่างไรกับปัญหาการตัดสินใจเชิงพฤติกรรมของมนุษย์ที่ความซับซ้อนทางด้านพฤติกรรม งานวิจัยนี้จำลองเกมเป่ายิ้งฉุบแทนปัญหาการตัดสินใจของมนุษย์ โดยมีองค์ประกอบเชิงพฤติกรรม 2 องค์ประกอบ คือ พฤติกรรมการใช้กลยุทธตามเข็มนาฬิกาแบบผสม และพฤติกรรมการใช้กลยุทธยุติการสูญเสีย โดยตัวแบบเกมเป่ายิ้งฉุบถูกจำลองขึ้นตามกระบวนการตัดสินใจแบบมาร์คอฟ ตัวแทนตัวแบบจากทั้งสองอัลกอริทึมจะแก้ไขปัญหาดังกล่าวและวัดประสิทธิภาพด้วยผลรางวัลสะสมภายใต้เงื่อนไขการจำลองในรูปแบบต่าง ๆ ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพพบว่า ตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบนมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันในการจำลองส่วนใหญ่ ยกเว้นกรณีการจำลองที่รูปแบบพฤติกรรมของมนุษย์มีความชัดเจนเป็นระยะเวลายาว ตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน

Go to article

การพัฒนาเวิร์กโฟลว์สําหรับตัวแบบต้นไม้จําแนกประเภทที่ดีที่สุด, พงศ์ทวัส ฮั่นวัฒนวงศ์ Jan 2022

การพัฒนาเวิร์กโฟลว์สําหรับตัวแบบต้นไม้จําแนกประเภทที่ดีที่สุด, พงศ์ทวัส ฮั่นวัฒนวงศ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาเวิร์กโฟลว์สำหรับสร้างต้นไม้จำแนกประเภทที่ดีที่สุด ด้วยตัวแบบเชิงเส้นจำนวนเต็มแบบผสม ทำการประเมินประสิทธิภาพของตัวแบบต้นไม้จำแนกประเภทที่ดีที่สุดบนชุดข้อมูลเยอรมันเครดิต และขยายตัวแบบให้รองรับชุดข้อมูลที่ตัวแปรต้นมีค่าสูญหายจำนวนมาก จากการพัฒนาเวิร์กโฟลว์พบว่าการสร้างต้นไม้จำแนกประเภทที่ดีที่สุดโดยใช้ตัวแบบเชิงเส้นจำนวนเต็มแบบผสมในงานวิจัยของ Lin และ Tang (2021) และกำหนดค่าพารามิเตอร์ความซับซ้อนตั้งต้นเป็นค่าบวกใกล้เคียงศูนย์ให้ผลลัพธ์เป็นที่น่าพอใจ จากการเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างตัวแบบต้นไม้จําแนกประเภทที่ดีที่สุดกับต้นไม้ตัดสินใจบนชุดข้อมูลเยอรมันเครดิต พบว่าต้นไม้จำแนกประเภทที่ดีที่สุดให้อัตราความถูกต้องสูงกว่าต้นไม้ตัดสินใจทั้งบนชุดข้อมูลสร้างตัวแบบและบนชุดข้อมูลทวนสอบ 0.4% ถึง 3.2% ข้อดีของการพัฒนาเวิร์กโฟลว์โดยใช้โปรแกรมหาคำตอบสำหรับปัญหาเชิงเส้นจำนวนเต็มแบบผสม คือความสามารถในการขยายตัวแบบให้รองรับเงื่อนไขเพิ่มเติมได้ ในงานวิจัยนี้จึงเสนอตัวแบบต้นไม้จำแนกประเภทที่ดีที่สุดที่ถูกขยายให้รองรับชุดข้อมูลที่มีตัวแปรต้นสูญหายจำนวนมาก และแสดงให้เห็นว่าตัวแบบที่ถูกขยายสามารถทำงานอย่างมีประสิทธิผลบนเวิร์กโฟลว์ที่พัฒนาขึ้น

Go to article

การศึกษาเปรียบเทียบตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอนเพื่อลดเวลาในกระบวนการทดสอบวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุดของฮาร์ดไดรฟ์, ภัทรดิศ ดำรงค์ศักดิ์ Jan 2022

การศึกษาเปรียบเทียบตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอนเพื่อลดเวลาในกระบวนการทดสอบวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุดของฮาร์ดไดรฟ์, ภัทรดิศ ดำรงค์ศักดิ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ฮาร์ดไดรฟ์ (HDD) เป็นอุปกรณ์บันทึกข้อมูลแม่เหล็กที่มีความแม่นยำสูง ดังนั้นจึงมีค่าใช้จ่ายสูง และเสียเวลาในการวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุดฮาร์ดไดรฟ์ หากจ่ายกระแสไฟฟ้าเขียนไม่เหมาะสมจะส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของฮาร์ดไดรฟ์ ซึ่งเราใช้วิธีการเงื่อนไขการทดสอบแบบปรับตัว (Adaptive Test Condition) เป็นเทคนิคที่ปรับวิธีการทดสอบแบบดั้งเดิม ตามรูปแบบข้อมูลพารามิเตอร์ เพื่อปรับปรุงวิธีการทดสอบปัจจุบัน และลดเวลาการทดสอบ งานวิทยานิพนธ์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการใช้ตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอนสำหรับการลดช่วงการวัดค่ากระไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุด สำหรับการลดเวลาการทดสอบวัคค่ากระแสไฟฟ้าเขียน (write current test) โดยการคำนวณช่วงความเชื่อมั่นของผลทำนายที่ระดับความเชื่อมั่นที่ยอมรับได้ โดยใช้ค่าความไม่แน่นอนของข้อมูล (Data uncertainty) ที่ผ่านวิธีปรับการเทียบมาตรฐาน (Recalibration) แล้วนำมาลดช่วงวัดที่ได้จากการทดสอบฮาร์ดไดรฟ์ จากนั้นนำช่วงเชื่อมั่นของผลทำนายนั้นมาลดช่วงการวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียน โดยการศึกษา และเปรียบเทียบใช้ตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอน ได้แก่ NGBoost, XGB-Distribution และ CatBoost ซึ่งผลลัพธ์ของงานวิทยานิพนธ์คือ CatBoost สามารถลดเวลาในการทดสอบวัคค่ากระแสไฟฟ้าเขียนสูงสุดที่ช่วงความเชื่อมั่นของผลทำนาย ณ ระดับความเชื่อมั่นที่ยอมรับได้ ซึ่งครอบคลุมสัดส่วน 0.9 ของทุกชุดการทดสอบ

Go to article

การวิเคราะห์ความคงทนของตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกต่อการโจมตีแบบพอยซันนิ่งแบบแกนส์ในงานภาพทางการแพทย์, ภาคภูมิ สิงขรภูมิ Jan 2022

การวิเคราะห์ความคงทนของตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกต่อการโจมตีแบบพอยซันนิ่งแบบแกนส์ในงานภาพทางการแพทย์, ภาคภูมิ สิงขรภูมิ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ปัจจุบันเทคโนโลยี deep learning ได้เข้ามีส่วนช่วยในการพัฒนางานทางด้านการแพทย์และสาธารณสุขเป็นอย่างมาก ด้วยการใช้สถาปัตยกรรมที่ล้ำสมัยและพารามิเตอร์ที่ถูกสอนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ทว่า model เหล่านี้สามารถถูกโจมตีได้ด้วย adversarial attack เพราะว่า model เหล่านี้ยังต้องพึ่งพารามิเตอร์ในการสร้างเอาต์พุตและลักษณะที่ไม่สามารถอธิบายได้ของ model นั้นก็ทำให้ยากที่จะหาทางแก้หากถูกโจมตีแล้ว ในทุกๆวันมีการใช้ model เหล่านี้เยอะมากขึ้นเพื่อช่วยบุคลากรทางการแพทย์ แต่ด้วยงานที่ต้องคำนึงถึงชีวิตของผู้คนเป็นหลักการทดสอบความปลอดภัยและความคงทนของตัว model จึงจำเป็น การโจมตีสามารถแบ่งได้ออกเป็นสองประเภทคือ evasion atttack และ poisoning attack ที่มีความยืดหยุ่นกว่า evasion attack ทั้งในเรื่องของการสร้างข้อมูลแปลกปลอมใหม่ขึ้นมาและวิธีการโจมตีทำให้การทดสอบความคงทนต่อ poisoning attack ในงานทางการแพทย์นั้นสำคัญเป็นอย่างยิ่ง วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ศึกษาความคงทนของ deep learning model ที่มีสถาปัตยกรรมล้ำสมัยที่ถูกพัฒนามาเพื่องานจำแนกภาพเอกซเรย์ปอดแบบไบนารีภายใต้การโจมตีแบบ poisoninng attack การโจมตีนั้นจะใช้ GANs ในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ปลอมขึ้นมาและทำการติดป้ายกำกับที่ผิดให้ในรูปแบบของ black box และใช้ปริมาณของตัววัดที่ลดลงเมื่อนำข้อมูลนี้ไปอัพเดท model เป็นตัวบ่งชี้ถึงคความคงทนของแต่ละสถาปัตยกรรมที่่แตกต่างกันออกไป จากการทดลองเราพบว่าสถาปัตยกรรม ConvNext นั้นมีความคงทนมากที่สุดและอาจจะสื่อได้ว่าเทคโนโลยีที่มาจาก Transformer นั้นมีส่วนช่วยสนับสนุนความคงทนของ model

Go to article

ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมสำหรับการวิเคราะห์การรอดชีพเวลาไม่ต่อเนื่อง, มนัสพร ตรีรุ่งโรจน์ Jan 2022

ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมสำหรับการวิเคราะห์การรอดชีพเวลาไม่ต่อเนื่อง, มนัสพร ตรีรุ่งโรจน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิเคราะห์การรอดชีพไม่ต่อเนื่องจะศึกษาบนข้อมูลตามยาวซึ่งชุดข้อมูลตามยาวมักถูกจัดเก็บเป็นตารางโดยข้อมูลแต่ละแถวแสดงถึงการจัดเก็บข้อมูลของบุคคลหนึ่ง ณ เวลาหนึ่งๆ ดังนั้น ข้อมูลจากบุคคลเดียวกันจึงประกอบไปด้วยข้อมูลหลายแถวซึ่งมีความสัมพันธ์กัน การใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลดังกล่าวมักมองข้ามความสัมพันธ์ของข้อมูลที่เกิดจากคนเดียวกัน แต่จะสมมติว่าข้อมูลแต่ละแถวเป็นอิสระต่อกัน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการวิเคราะห์การรอดชีพไม่ต่อเนื่องโดยเปรียบเทียบผลลัพธ์จากการพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่างบุคคลคนเดียวกัน โดยใช้ตัวแบบการสุ่มป่าไม้, CatBoost และโครงข่ายประสาทเทียม ที่พิจารณาเฉพาะอิทธิพลคงที่ และตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมที่พิจารณาทั้งอิทธิพลคงที่และอิทธิพลสุ่ม เพื่อพยากรณ์การเกิดเหตุการณ์บนข้อมูลการรอดชีพ 2 ชุด คือ ข้อมูลท่อน้ำดีอักเสบปฐมภูมิ และข้อมูลการคัดกรองและผลการคัดกรองโรคเบาหวานของประชากรไทย ซึ่งเป็นข้อมูลที่ขาดความสมดุลสูง ผลการศึกษาพบว่าสำหรับตัวแบบอิทธิพลคงที่ การพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่างบุคคลคนเดียวกันให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ที่ดีขึ้นเฉพาะเมื่อใช้ตัวแบบ CatBoost ในขณะที่ตัวแบบอิทธิพลผสมไม่ได้ให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ที่ดีขึ้นเสมอไปเมื่อเทียบกับตัวแบบที่พิจารณาเฉพาะอิทธิพลคงที่ โดยสรุป งานวิจัยนี้ได้แสดงให้เห็นว่าการพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลไม่ได้ส่งผลให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ดีขึ้นเสมอไป ทั้งบนตัวแบบอิทธิพลคงที่และตัวแบบอิทธิพลผสม ขึ้นอยู่ข้อจำกัดและปัจจัยต่างๆ เช่น ลักษณะข้อมูล ตัวแบบ การกำหนดตัวแปรอิทธิพลสุ่ม และวิธีการสกัดอิทธิพลคงที่จากตัวแบบ อย่างไรก็ตาม การใช้ตัวแบบอิทธิพลผสมร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่องเป็นอีกหนึ่งวิธีการที่น่าลอง และสามารถทำให้ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นจากการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพียงอย่างเดียว

Go to article

การเปรียบเทียบวิธีการคัดเลือกตัวแปรสำหรับการถดถอยโลจิสติกในข้อมูลที่มีมิติสูง, รัชพงศ์ ปรัชญาเศรษฐ Jan 2022

การเปรียบเทียบวิธีการคัดเลือกตัวแปรสำหรับการถดถอยโลจิสติกในข้อมูลที่มีมิติสูง, รัชพงศ์ ปรัชญาเศรษฐ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Regularization เป็นวิธีการป้องกันปัญหา overfitting ด้วยการเพิ่มฟังก์ชันการลงโทษไปในตัวแบบเพื่อให้เกิดการคัดกรองตัวแปรเข้าสู่ตัวแบบ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการคัดกรองตัวแปรสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกในข้อมูลที่มีมิติสูง ด้วยการใช้ฟังก์ชันการลงโทษในรูปแบบ (1) L0-regularization (2) L1-regularization (3) L0L2-regularization การวิจัยนี้ใช้การจำลองข้อมูลเพื่อทำการทดสอบ 18 กรณี โดยกำหนดค่าที่ต่างกันประกอบด้วย จำนวนตัวแปรอิสระมีจำนวน 200, 500 และ 1000 ตัวแปร ความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระมีค่าเท่ากับ 0, 0.5 และ 0.9 อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนมีค่าเท่ากับ 1 และ 6 โดยจำลองข้อมูลแต่ละกรณีจำนวน 100 ชุด ในการศึกษานี้มุ่งเน้นที่การเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการคัดกรองตัวแปรของตัวแบบ และประสิทธิภาพในการทำนายของตัวแบบ ซึ่งเปรียบเทียบประสิทธิภาพในแต่ละวิธีด้วย ความผิดพลาดในการตรวจจับเชิงบวก ค่าเฉลี่ยแบบฮาร์โมนิคของค่าความแม่นยำและค่าความไว และ พื้นที่ใต้เส้นโค้ง จากการศึกษาพบว่าวิธี L0 มีความแม่นยำในการคัดกรองตัวแปรมากที่สุดเมื่อพิจารณาด้วยความผิดพลาดในการตรวจจับเชิงบวก เมื่อพิจารณาด้วยค่าเฉลี่ยแบบฮาร์โมนิคของค่าความแม่นยำและค่าความไว พบว่าวิธี L1 และ L0L2 มีประสิทธิภาพในการคัดกรองตัวแปรใกล้เคียงกัน แต่วิธี L0L2 จะมีประสิทธิภาพสูงกว่าเมื่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระมีค่าสูง และเมื่อพิจารณาประสิทธิภาพในการทำนายของตัวแบบด้วยพื้นที่ใต้เส้นโค้ง พบว่าวิธี L1 จะมีประสิทธิภาพสูงที่สุดในทุกกรณี

Go to article

First Prev Next Last