การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมกับงานทางด้านการเกษตร

บทคัดย่อ

บทคัดย่อ

โครงข่ายประสาทเทียมเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่จำลองการทำงานของระบบประสาททางชีวภาพซึ่งประกอบด้วยหน่วยปฏิบัติการพื้นฐานหลายหน่วยมาเชื่อมต่อกัน มีการส่งค่าในแต่ละหน่วยเพื่อใช้ในการคำนวณผลลัพธ์โครงข่ายประสาทเทียมเป็นระบบที่มีการปรับเปลี่ยนตัวเองในระหว่างการเรียนรู้นิยมใช้ในการหาแบบจำลองของความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรต้นและตัวแปรตามในด้านการเกษตรมีการนำโครงข่ายประสาทเทียมมาใช้กันอย่างแพร่หลาย ไม่ว่าจะเป็นการใช้เพื่อการจำแนกแยกแยะ การใช้เพื่อการหารูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต้นและตัวแปรตามการทำนายค่าของผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นการควบคุมที่สิ่งแวดล้อมมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอและการจดจำรูปแบบที่มีความไม่แน่นอน ซึ่งล้วนแล้วแต่ให้ค่าความแม่นยำที่ดีไม่ด้อยไปกว่าวิธีอื่น

คำสำคัญ: โครงข่ายประสาทเทียม การเกษตร

Abstract

An Artificial Neural Network (ANN), often called a neural network, is a mathematical model inspired by biological neural networks. A neural network consists of an interconnected group of artificial neurons which processes information using a connectionist approach. It is an adaptive system that changes its structure in learning phase. Neural networks are widely used to identify complex nonlinear relationships between input and output data sets. In agriculture, artificial neural networks are generally applied to classify and determine the relationship between inputs and outputs, to forecast the results, to control the changeable environment and to recognize uncertain patterns. An artificial neural network is shown to provide accurate results as other approaches.

Keywords: Artificial Neural Network, Agriculture