การพัฒนาวิธีจำแนกประเภทข้อมูลโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบปรับเหมาะผสมผสานการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาค สำหรับการจำแนกประเภทกลุ่มเสี่ยงในการเป็นโรคเบาหวาน

Abstract

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาวิธีจำแนกประเภทข้อมูลโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบปรับเหมาะ ผสมผสานการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาค 2) เปรียบเทียบประสิทธิภาพวิธีการจำแนกประเภทข้อมูล 3 วิธี ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียมแบบปรับเหมาะผสมผสานการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาค ( AANN-PSO) โครงข่ายประสาทเทียมแบบดั้งเดิมผสมผสานการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบกลุ่มอนุภาค (ANN-PSO) และโครงข่าย ประสาทเทียมแบบดั้งเดิม (ANN) และ 3) ศึกษาการจำแนกประเภทกลุ่มเสี่ยงในการเป็นโรคเบาหวานและกลุ่มปกติ โดยใช้วิธีการจำแนกประเภทข้อมูลที่พัฒนาขึ้นข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาเป็นตัวอย่างผู้ป่วยที่มีภาวะเสี่ยงต่อการเป็น โรคเบาหวานในพื้นที่เขตรับผิดชอบของสำนักงานสาธารณสุขจังหวัดนครพนม ปี พ.ศ. 2561 จำนวน 7,000 ระเบียน ผลการวิจัยปรากฏว่า 1. วิธีจำแนกประเภทข้อมูลโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบปรับเหมาะผสมผสานการหาค่าเหมาะสมที่สุดแบบ กลุ่มอนุภาคที่พัฒนาขึ้น ด้วยฟังก์ชันการแปลงใหม่ f (s’) = 2/(1+e-2s') -1 เมื่อ S’ = (S-E(S))/√(Var(S)) ทำให้ค่าความชันของฟังก์ชันเป้าหมายลดลง และประสิทธิภาพการจำแนกประเภทข้อมูลมีค่าความแม่นยำเพิ่มขึ้น 2. วิธี AANN-PSO มีประสิทธิภาพการจำแนกประเภทข้อมูลมากกว่าวิธี ANN-PSO และ วิธี ANN ทั้ง 5 สถานการณ์ และมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นเมื่อขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้น 3. ตัวแปรที่เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการเป็นโรคเบาหวาน ได้แก่ ดัชนีมวลกาย ความดันโลหิตช่วงหัวใจคลายตัว อายุ ความดันโลหิตช่วงหัวใจบีบตัว เส้นรอบเอว และประวัติเบาหวานในญาติสายตรง โดยการจำแนกประเภทข้อมูลกลุ่มเสี่ยงผู้ป่วยเป็นโรคเบาหวาน ด้วยวิธี AANN-PSO มีค่าความแม่นยำ ร้อยละ 92.79 และค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยเท่ากับ 0.07