Publication: การทำนายลักษณะเด่นของสมองมนุษย์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม แบบแพร่ย้อนกลับ
6
0
Issued Date
2014
Resource Type
Language
tha
File Type
application/pdf
Access Rights
open access
Rights
ผลงานนี้เผยแพร่ภายใต้ สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์แบบ แสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-ไม่ดัดแปลง 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)
Rights Holder(s)
มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ
Suggested Citation
ชุติภา รุ่งธีรานนท์, ศุภลักษณ์ แพ่งสองคร (2014). การทำนายลักษณะเด่นของสมองมนุษย์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม แบบแพร่ย้อนกลับ. สืบค้นจาก: https://hdl.handle.net/20.500.14740/8253
Alternative Title(s)
Prediction the Human Brian Dominance Using Back Propagation Neural Networks
Author(s)
Advisor(s)
Organization
Abstract
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและพัฒนาโปรแกรมการรู้จำลักษณะเด่นของสมองมนุษย์จากแนวคิดเรื่องสมองโดยรวมของเนดเฮอร์มานน์ทั้ง 4 ส่วน คือ ซีกซ้ายบน ซีกซ้ายล่าง ซีกขวาบน และซีกขวาล่าง โดยใช้เทคนิคโครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่ย้อนกลับมาช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมของมนุษย์ให้มีความถูกต้องสูงขึ้นรวมทั้งมีการนำแบบสอบถามมาช่วยในการวิเคราะห์เพิ่มเติม ซึ่งจะนำพารามิเตอร์ในส่วนการคิดวิเคราะห์ การวางแผน การแสดงออก และการมีจินตนาการมาเป็นอินพุทของกระบวนการโครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่ย้อนกลับ ตามลำดับ
The purpose of this project is to design and to develop a computer programming in order to recognize the human brain dominance based on Ned Hermann’s Whole Brain model as 4 parts of brain i.e. upper left side, lower left side, upper right side and lower right side. The Back Propagation Neural Network is used to predict the behaviors of human owing to the more efficiency to cooperate the questionnaire. The analytical and thinking, planning, acting and imaginary are introduced as the input to Back Propagation neural network process, respectively.
The purpose of this project is to design and to develop a computer programming in order to recognize the human brain dominance based on Ned Hermann’s Whole Brain model as 4 parts of brain i.e. upper left side, lower left side, upper right side and lower right side. The Back Propagation Neural Network is used to predict the behaviors of human owing to the more efficiency to cooperate the questionnaire. The analytical and thinking, planning, acting and imaginary are introduced as the input to Back Propagation neural network process, respectively.