การจำแนกชนิดของพืชด้วยวิธีเพื่อนบ้านใกล้สุดร่วมกับการเลือกตัวแทนที่เหมาะสมด้วยขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมโดยใช้คุณลักษณะรูปทรงและพื้นผิวของใบพืช

Abstract

           เทคนิคในการจำแนกชนิดของใบพืชมีหลายเทคนิค เช่น C4.5, Naive Bayes, k-Nearest Neighbor (k-NN) , Genetic Algorithm (GA) และ Support Vector Machine (SVM) เป็นต้น ซึ่งแต่ละเทคนิคก็มีข้อดีและข้อเสียที่แตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัญหาและวัตถุประสงค์การนำไปใช้ในการหาผลลัพธ์ ด้วยคุณลักษณะของใบพืชซึ่งประกอบไปด้วย รูปใบ  เส้นใบ ปลายใบ โคนใบ ขอบใบ และขนาดของใบ ผู้วิจัยพบว่า สามารถนำคุณลักษณะต่างๆของใบพืช มาใช้ในการจำแนกชนิดของพืชได้ งานวิจัยครั้งนี้เป็นการนำเสนอวิธีการจำแนกชนิดของพืช โดยใช้วิธี เลือกตัวแทนที่เหมาะสม ด้วยขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม (Genetic Algorithm) และใช้เทคนิคเพื่อนบ้านใกล้สุด (k-nearest Neighbor) ในการจำแนกชนิดของพืช สำหรับกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการทดลองประกอบด้วย ใบพืช 30 สายพันธุ์ จำนวน 340 ใบ จากผลการทดลองโดยใช้เทคนิคเพื่อนบ้านใกล้สุดเพียงอย่างเดียวให้ผลลัพธ์ความถูก (accuracy) 79.12% ค่าความครบถ้วน (recall) 79.50% และค่าความแม่นยำ (precision) 73.17% และเมื่อใช้การเลือกตัวแทนที่เหมาะสมโดยขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมร่วมกับเทคนิคเพื่อนบ้านใกล้สุดให้ผลลัพธ์ความถูกต้องในการจำแนกชนิดของพืช  (accuracy) 86.27%  าความครบถ้วน (recall) 83.06% และค่าความแม่นยำ (precision) 84.06%

          There are many techniques in the classification of plant leaves such as C4.5, Naive Bayes, k-Nearest Neighbor (k-NN), Genetic Algorithm (GA), Support Vector Machine (SVM), etc. Each technique has its own different advantages and disadvantages depending on problems and objectives of implementation to obtain the results. For the features of plant leaves, which consist of leaf shapes, leaf veins, leaf apexes, leaf bases, leaf margins, and leaf sizes, the researcher found that the various features of plant leaves could be used in the classification of plants. This research presented the method of the classification of plants by using the selection of appropriate agents with Genetic Algorithm (GA) and with the technique of k-Nearest Neighbor (k-NN). The samples used in the experiment consisted of 30 species of 340 plant leaves. From the result of the experiment only with the technique of k-Nearest Neighbor (k-NN), the accuracy in the classification of plants was by 79.12%, the recall was by 79.50% and the precision was by 73.17% and with the selection of appropriate agents with Genetic Algorithm (GA) as well as the technique of k-Nearest Neighbor (k-NN), the accuracy in the classification of plants was by 86.27%, the recall was by 83.06% and the precision was by 84.06%.