งานวิจัยนี้ศึกษาการประยุกต์ใช้จมูกอ

งานวิจัยนี้ศึกษาการประยุกต์ใช้จมูกอิเล็กทรอนิกส์ (e-nose) สำหรับการจำแนกน้ำหอมที่มีคุณภาพแตกต่างกัน โดยใช้อาเรย์เซนเซอร์ 7 เซนเซอร์ วัดการตอบสนองของก๊าซชนิดต่างๆจากน้ำหอมแต่ละกลิ่น ในการทดลองใช้ตัวอย่างน้ำหอมจากน้ำหอมแท้และน้ำหอมปลอม 3 ชนิด ทำการทดลองโดยเปรียบเทียบผลจากวิธี Multilayer perceptron, RBF, SVM, J48, และ Bayesnet โดยทดลองกับข้อมูล 3 แบบ ได้แก่ข้อมูลต้นฉบับที่ได้จากการเตรียมข้อมูล ข้อมูลที่ผ่านการลดมิติโดยการสกัดคุณลักษณะ (Feature Extraction) ด้วย PCA และข้อมูลที่ลดมิติโดยใช้การคัดเลือกคุณลักษณะ (Feature Selection) ด้วย cfsSubsetEval ทำการสอนและทดสอบ 10 fold cross validation ผลการทดลองพบว่า วิธี SVM มีการรู้จำและสามารถจำแนกน้ำหอมชนิดต่างๆ ได้ดี และเมื่อใช้ SVM ควบคู่กับการคัดเลือกคุณลักษณะ (Feature Selection) ด้วยวิธี cfsSubsetEval จะให้ความถูกต้อง 100% จากผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า e-nose มีความสามารถที่จะรู้จำกลิ่นน้ำหอมชนิดต่างๆได้ สามารถนำ e-nose ไปประยุกต์ใช้ในการจำแนกน้ำหอม การตรวจสอบน้ำหอมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

งานวิจัยนี้ศึกษาการประยุกต์ใช้จมูกอิเล็กทรอนิกส์ (อีจมูก) สำหรับการจำแนกน้ำหอมที่มีคุณภาพแตกต่างกันโดยใช้อาเรย์เซนเซอร์ 7 เซนเซอร์วัดการตอบสนองของก๊าซชนิดต่างๆจากน้ำหอมแต่ละกลิ่นในการทดลองใช้ตัวอย่างน้ำหอมจากน้ำหอมแท้และน้ำหอมปลอม 3 สิ่งทำการทดลองโดยเปรียบเทียบผลจากวิธีหลายเพอร์เซปตรอนชั้น RBF, SVM, J48 และ Bayesnet โดยทดลองกับข้อมูล 3 คำประกอบได้แก่ข้อมูลต้นฉบับที่ได้จากการเตรียมข้อมูลข้อมูลที่ผ่านการลดมิติโดยการสกัดคุณลักษณะ (การสกัดคุณลักษณะ) ด้วยสมาคมและข้อมูลที่ลดมิติโดยใช้การคัดเลือกคุณลักษณะ (ตัวเลือกคุณลักษณะ) ด้วย cfsSubsetEval ทำการสอนและทดสอบ 10 พับ cรอสส์สอบผลการทดลองพบว่าวิธี SVM มีการรู้จำและสามารถจำแนกน้ำหอมชนิดต่าง ๆ ได้ดีและเมื่อใช้ SVM ควบคู่กับการคัดเลือกคุณลักษณะ (ตัวเลือกลักษณะการทำงาน) ด้วยวิธี cfsSubsetEval จะให้ความถูกต้อง 100% จากผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าจมูกอีมีความสามารถที่จะรู้จำกลิ่นน้ำหอมชนิดต่างๆได้สามารถนำจมูกอีไปประยุกต์ใช้ในการจำแนกน้ำหอมการตรวจสอบน้ำหอมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

(จจมูก) โดยใช้อาเรย์เซนเซอร์ 7 เซนเซอร์ 3 ชนิดทำการทดลองโดยเปรียบเทียบผลจากวิธีหลายตรอน, RBF, SVM, J48, และ Bayesnet โดยทดลองกับข้อมูล 3 แบบ (คุณสมบัติสกัด) ด้วย PCA (คุณลักษณะที่เลือก) ด้วย cfsSubsetEval ทำการสอนและทดสอบการตรวจสอบข้าม 10 เท่าผลการทดลองพบว่าวิธี SVM ได้ดีและเมื่อใช้ SVM ควบคู่กับการคัดเลือกคุณลักษณะ (คุณลักษณะที่เลือก) ด้วยวิธี cfsSubsetEval จะให้ความถูกต้อง 100% จากผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า E-จมูก สามารถนำ E-จมูกไปประยุกต์ใช้ในการจำแนกน้ำหอม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานวิจัยนี้ศึกษาการประยุกต์ใช้จมูกอิเล็กทรอนิกส์ ( จมูก ) สำหรับการจำแนกน้ำหอมที่มีคุณภาพแตกต่างกันโดยใช้อาเรย์เซนเซอร์ 7 เซนเซอร์วัดการตอบสนองของก๊าซชนิดต่างๆจากน้ำหอมแต่ละกลิ่น3 ชนิดทำการทดลองโดยเปรียบเทียบผลจากวิธีเพอร์เซปตรอนหลายชั้น ,บริษัท SVM j48 , , ,และ bayesnet โดยทดลองกับข้อมูล 3 แบบได้แก่ข้อมูลต้นฉบับที่ได้จากการเตรียมข้อมูลข้อมูลที่ผ่านการลดมิติโดยการสกัดคุณลักษณะ ( การสกัดคุณลักษณะ ) ด้วย PCA และข้อมูลที่ลดมิติโดยใช้การคัดเลือกคุณลักษณะ ( การเลือกคุณลักษณะ ) ด้วย cfssubseteval10 โฟลดผลการทดลองพบว่าวิธี SVM มีการรู้จำและสามารถจำแนกน้ำหอมชนิดต่างๆได้ดีและเมื่อใช้ SVM ควบคู่กับการคัดเลือกคุณลักษณะ ( การเลือกคุณลักษณะ ) ด้วยวิธี cfssubseteval จะให้ความถูกต้อง 100% จากผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าจมูกสามารถนำจมูกไปประยุกต์ใช้ในการจำแนกน้ำหอมการตรวจสอบน้ำหอมได้อย่างมีประสิทธิภาพ