เอกสารการประชุมวิชาการและเสนอผลงานวิจัย มหาวิทยาลัยทักษิณ ครั้งที่ 19 2552 - page 208

„µ¦ž¦³»
¤ª·
µ„µ¦Â¨³Áœ°Ÿ¨Šµœª·
‹´
¥ ¤®µª·
š¥µ¨´
¥š´
„¬·
– ‡¦´Ê
Šš¸É
19
ž¦³‹Î
µže
2552
4
‹³Á®È
œÅ—o
ªn
µ¤¸
„µ¦š—¨°Š 2 ‡¦´Ê
Š ¨³…o
°¤¼
¨š¸É
čo
ĜäÁ—¨Á‡¦º
°…n
µ¥Ä¥ž¦³µšÁš¸
¥¤œ´Ê
œ™¼
„n
Š
°°„Áž}
œ 2 »
— ‡º
° »
—…o
°¤¼
¨š¸
É
čo
Ĝ„µ¦ f
„°œ ¨³»
—…°Š„µ¦š—° Ž¹
É
Š»
—…o
°¤¼
¨š¸
É
čo
Ĝ„µ¦š—¨°Š
ϫ
Ê
œ ‡º
° œ´
„«¹
„¬µže
»
—šo
µ¥…°Š»
—…o
°¤¼
¨ ®¦º
°œ´
„«¹
„¬µš¸É
¤¸
¦®´
ϫ
„«¹
„¬µ…¹Ê
œ˜o
œ—o
ª¥ 50 čo
Î
µ®¦´
„µ¦š—¨°Šš¸É
1
n
Š°°„Áž}
œ »
—…o
°¤¼
¨š¸
É
čo
Ĝ„µ¦ f
„°œ 72.65% ¨³ »
—…°Š„µ¦š—° 27.35% Î
µ®¦´
„µ¦š—¨°Š
‡¦´Ê
Šš¸É
2 ŗo
‹Î
µœªœ…o
°¤¼
¨…°Šœ´
„«¹
„¬µš¸É
š¦µŸ¨„µ¦Á„·
—ž{
®µ Á…o
µÅž ‹µ„Á—·
¤ ¤¸
‹Î
µœªœ 245 ¦µ¥„µ¦ Áž}
œ 260
¦µ¥„µ¦ ¨³Å—o
n
Š…o
°¤¼
¨ °°„Áž}
œ »
—…o
°¤¼
¨š¸É
čo
Ĝ„µ¦ f
„°œ 68.46% ¨³ »
—…°Š„µ¦š—° 31.54%
„µ¦„Î
µ®œ—˜´
ªÂž¦ ¨³„µ¦Á…o
µ¦®´
ĜŠµœª·
‹´
¥œ¸Ê
Ÿ¼o
ª·
‹´
¥Å—o
¡·
‹µ¦–µ‹µ„…o
°¤¼
¨œ´
„«¹
„¬µš¸É
™¼
„Á„È
Äœ
¢j
¤°µ‹µ¦¥r
š¸É
ž¦¹
„¬µ Ž¹É
Šž¦³„°Åž—o
ª¥ …o
°¤¼
¨Äœn
ªœ…°Šž¦³ª´
˜·
n
ªœ˜´
ª…°Šœ´
„«¹
„¬µ ž¦³„°—o
ª¥ …o
°¤¼
¨
ϫ
„«¹
„¬µÁ°Š …o
°¤¼
¨„µ¦«¹
„¬µ‹µ„™µ´
œÁ—·
¤ ¨³…o
°¤¼
¨Ÿ¼o
ž„‡¦°Š…°Šœ´
„«¹
„¬µ Ž¹É
ŠÄo
Áž}
œ˜´
ªÂž¦Äœ„µ¦
ž¦³¤ª¨Ÿ¨Ã®œ—„µ¦¦´
Ÿ¨ ¤¸
š´Ê
Š·Ê
œ 17  œ°„‹µ„œ¸Ê
Ÿ¼o
ª·
‹´
¥Å—o
čo
®´
ª…o
°Äœ„µ¦‡´
—„¦°Šœ´
„«¹
„¬µÁž}
œ…o
°¤¼
¨
ž¦³„° ¨³Áž}
œ˜´
ªÂž¦š¸É
čo
Î
µ®¦´
„µ¦¦´
…o
°¤¼
¨ (Input Node) ×¥„µ¦ª·
Á‡¦µ³®r
…°Š„µ¦‡´
—„¦°Šœ´
„«¹
„¬µ
œ´Ê
œŸ¼o
ª·
‹´
¥Å—o
œª·
›¸
„µ¦‡·
—‡n
µ‡³ÂœœÎ
µ®¦´
„µ¦ª·
Á‡¦µ³®r
ªn
µœ´
„«¹
„¬µ Áž}
œ»
‡‡¨š¸É
ž„˜·
®¦º
°Á¸É
¥Š/¤¸
ž{
®µ ¤¸
‹Î
µœªœ
š´Ê
Š·Ê
œ 23  ¦»
žÅ—o
ªn
µ …o
°¤¼
¨œ´
„«¹
„¬µš¸É
Áž}
œ˜´
ªÂž¦Á„¸É
¥ª„´
ž¦³ª´
˜·
n
ªœ˜´
ª …o
°¤¼
¨œ´
„«¹
„¬µš¸É
Áž}
œ
˜´
ªÂž¦Á„¸É
¥ª„´
„µ¦‡´
—„¦°Šœ´
„«¹
„¬µ ‹³Á®È
ϻn
µ„µ¦Â—ŠÃ®œ—…°Š˜´
ªÂž¦œ·
ª¦°¨ÄœŠµœª·
‹´
¥œ¸Ê
¦»
žÅ—o
ªn
µŸ¼o
ª·
‹´
¥
ŗo
„Î
µ®œ—˜´
ªÂž¦ 40 
„µ¦Å—o
¤µ…°Š¦¼
žÂ ®¦º
°Ã¤Á—¨Î
µ®¦´
„µ¦¡¥µ„¦–r
ð„µ„µ¦Á„·
—ž{
®µ…°Šœ´
„«¹
„¬µ n
Š
°°„Áž}
œ 3 n
ªœ ž¦³„°—o
ª¥ ´Ê
œ¦´
…o
°¤¼
¨ (Input Layer) ŗo
„Î
µ®œ—‹Î
µœªœÃ®œ—Äœ´Ê
œ¦´
…o
°¤¼
¨Ášn
µ„´
‹Î
µœªœ
˜´
ªÂž¦š´Ê
Š®¤—…°Š»
—…o
°¤¼
¨š¸É
¦´
¤µ ‹Î
µœªœ 40  ´Ê
œŽn
°œÁ¦o
œ (Hidden Layer) „µ¦„Î
µ®œ—Žn
°œÁ¦o
œœ´
Ê
œ
Ÿ¼o
ª·
‹´
¥Å—o
„Î
µ®œ—Áž}
œ¡µ¦µ¤·
Á˜°¦r
(Parameter) š¸É
Î
µ‡´
°¥n
µŠ®œ¹É
Šš¸É
čo
Ĝ„µ¦Äo
ĜäÁ—¨ —´
Šœ´Ê
œÄœ„µ¦ª·
‹´
¥Äœ‡¦´Ê
Šœ¸Ê
‹¹
ŠÅ—o
¡·
‹µ¦–µÁ¨º
°„čo
Ĝ´Ê
œŽn
°œÁ¦o
œ‹µ„„µ¦š—¨°Š®¨µ¥ Ç ‡¦´Ê
Š ‹µ„‹Î
µœªœÃ®œ—š¸É
˜„˜n
µŠ„´
œ ´Ê
œ
—ŠŸ¨ (Output Node) Ĝ„µ¦ª·
‹´
¥œ¸Ê
Ÿ¼o
ª·
‹´
¥Å—o
šÎ
µ„µ¦„Î
µ®œ—‹Î
µœªœÃ®œ—„µ¦Â—ŠŸ¨Äœ„µ¦š—¨°Š‡¦´Ê
Šš¸É
1
‹Î
µœªœ 1  ¨³‹Î
µœªœÃ®œ—Äœ„µ¦Â—ŠŸ¨Äœ„µ¦š—¨°Š‡¦´Ê
Šš¸É
2 ‹Î
µœªœ 2  äÁ—¨
Back – Propagation Neuron Network Î
µ®¦´
¡¥µ„¦–r
ð„µÁ„·
—ž{
®µ…°Šœ´
„«¹
„¬µ ‹µ„„µ¦š—¨°Š‡¦´Ê
Šš¸É
1 ¤¸
‹Î
µœªœ „µ¦¦´
…o
°¤¼
¨Ášn
µ„´
‹Î
µœªœ˜´
ªÂž¦ ‹Î
µœªœ 40  Ž¹É
ŠŸ¼o
ª·
‹´
¥¡·
‹µ¦–µ‹µ„¢j
¤…o
°¤¼
¨Šµœš³Á¸
¥œ
‹µ„„°Šn
ŠÁ¦·
¤ª·
µ„µ¦Â¨³Â¢j
¤°µ‹µ¦¥r
š¸É
ž¦¹
„¬µ ¨³¤¸
‹Î
µœªœÃ®œ—„µ¦Â—ŠŸ¨ ‹Î
µœªœ 1  Ášn
µœ´Ê
œ
äÁ—¨ Back – Propagation Neuron Network Î
µ®¦´
¡¥µ„¦–r
ð„µÁ„·
—ž{
®µ…°Šœ´
„«¹
„¬µ ‹µ„„µ¦š—¨°Š‡¦´Ê
Šš¸É
2 ¤¸
‹Î
µœªœ „µ¦¦´
…o
°¤¼
¨Ášn
µ„´
‹Î
µœªœ˜´
ªÂž¦ ‹Î
µœªœ 40  ¨³¤¸
‹Î
µœªœÃ®œ—„µ¦Â—ŠŸ¨ ‹Î
µœªœ
2 
„µ¦ª·
Á‡¦µ³®r
…o
°¤¼
¨š¸É
Ÿ¼o
ª·
‹´
¥Å—o
čo
Î
µ®¦´
„µ¦š—¨°Šœ´Ê
œÅ—o
Á˜¦¸
¥¤…o
°¤¼
¨Î
µ®¦´
„µ¦Áš¦œœ·
ª¦°¨Ã—¥
µ¤µ¦™¦³»
‡n
µ˜n
µŠ Ç š¸É
Á„¸É
¥ª…o
°Š„´
„µ¦Áš¦œÅ—o
Án
œ ‡n
µ„µ¦Á¦¸
¥œ¦¼o
(Epoch), Hidden Node, ‡n
µ‡»
–¤´
˜·
š¸É
‹³Äo
Áš¦œ ®¨´
Š‹µ„œ´Ê
œÃž¦Â„¦¤‹³šÎ
µ„µ¦Áš¦œœ·
ª¦°¨Ã—¥ Back - Propagation Training Algorithm ×¥„µ¦ž¦´
‡n
µ
Weight ¨³ Bias Ĝš»
„ Ç 1 ¦° ¨³‹³ž¦´
„¦³š´É
Š Training Output ¨³ Target Output ¤¸
‡n
µÄ„¨o
Á‡¸
¥Š„´
œ
…o
°¤¼
¨°·
œ¡»
š (Input) ®¦º
°´Ê
œ¦´
…o
°¤¼
¨
Ÿ¼o
ª·
‹´
¥Å—o
Á˜¦¸
¥¤Åªo
‹Î
µœªœ 40  ¨³ 35  „µ¦„Î
µ®œ—
‡n
µ¡µ¦µ¤·
Á˜°¦r
˜n
µŠ Ç š¸É
čo
Î
µ®¦´
„µ¦Áš¦œ ‡º
° Ĝ´Ê
œŽn
°œÁ¦o
œ (Hidden Node) ‹Î
µœªœÃ®œ—Äœ´Ê
œŽn
°œÁ¦o
œ
Áž}
œ¡µ¦µ¤·
Á˜°¦r
š¸É
Î
µ‡´
°¥n
µŠ®œ¹É
ŠÄœÃ¤Á—¨Ä¥ž¦³µšÁš¸
¥¤ —´
Šœ´Ê
œ‹¹
ŠÅ—o
¡·
‹µ¦–µÁ¨º
°„čo
‹µ„„µ¦š—¨°Š
1...,198,199,200,201,202,203,204,205,206,207 209,210,211,212,213,214,215,216,217,218,...1457
Powered by FlippingBook