Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/80588
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorฑิตยา หวานวารี-
dc.contributor.authorธนวัฒน์ ธนาผลไพบูลย์-
dc.contributor.authorวรัทยา เลิศวรชัย-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิทยาศาสตร์-
dc.date.accessioned2022-10-05T08:37:03Z-
dc.date.available2022-10-05T08:37:03Z-
dc.date.issued2563-
dc.identifier.urihttp://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/80588-
dc.descriptionโครงงานเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาตามหลักสูตรปริญญาวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ปีการศึกษา 2563en_US
dc.description.abstractปัจจุบันเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI (Artificial Intelligence) หรือระบบอัตโนมัติต่าง ๆ กำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้นและถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเลี้ยงปศุสัตว์เพื่อการค้าหรือในด้านต่าง ๆ ในโครงงานนี้ผู้จัดทำจึงพัฒนาขั้นตอนการแจ้งเตือนความผิดปกติไปยังผู้ดูแลสถานที่เลี้ยงสุกรและศูนย์ผู้เชี่ยวชาญของบริษัท เมื่อสุกรกินอาหารไม่เป็นไปตามมาตรฐาน และปัญญาประดิษฐ์สำหรับวิเคราะห์สาเหตุที่ผลิตภาพการเลี้ยงสุกรไม่เป็นไม่ตามเป้า ขั้นตอนในการพัฒนาระบบจะเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการกินอาหาร แล้วจึงนำไปวิเคราะห์ข้อมูล จากนั้นเตรียมข้อมูลเพื่อนำไปสร้างตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของรูปแบบการกินอาหารเทียบกับผลิตภาพการเลี้ยงสุกรเมื่อปิดรุ่น และแจ้งเตือนความผิดปกติของการกินอาหาร ซึ่งผู้จัดทำจะสร้างตัวแบบการเรียนรู้เพื่อหาว่าการกินอาหารของสุกรในช่วงใดที่ส่งผลกับน้ำหนักจำหน่ายออก เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อหาสาเหตุที่แท้จริงและปรับปรุงมาตรฐานการแจ้งเตือนในรุ่นต่อ ๆ ไปได้en_US
dc.description.abstractalternativeArtificial intelligence or AI technology and automated systems are gaining more roles in many systems. Artificial intelligence is used to increase the efficiency of livestock raising for commercial and other things. This project developed an algorithm for an anomaly in daily food intake alerts and artificial intelligence for productivity analysis. The development steps of this system are begun by collecting swine feeding patterns. And then we analyze the data. The data was then prepared to build a machine learning model for analyzing the relationship of feeding patterns against swine production productivity and alerting the eating disorder. The authors will develop an artificial intelligence model to find out how the feed intake of the swine affects the discharge weight. So experts can further analyze to determine the root cause and improve the alarm standard in the next generations.en_US
dc.language.isothen_US
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
dc.subjectปัญญาประดิษฐ์en_US
dc.subjectการให้อาหารสัตว์en_US
dc.subjectสุกร -- การเลี้ยงen_US
dc.subjectArtificial intelligenceen_US
dc.subjectAnimal feedingen_US
dc.subjectSwine -- Feeding and feedsen_US
dc.titleปัญญาประดิษฐ์สำหรับวิเคราะห์สาเหตุที่ผลิตภาพการเลี้ยงสุกรไม่เป็นไปตามเป้า และขั้นตอนวิธีสำหรับแจ้งเตือนการกินอาหารผิดปกติรายวันen_US
dc.title.alternativeArtificial intelligence for productivity analysis and algorithm for anomaly in daily food intake alerten_US
dc.typeSenior Projecten_US
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยen_US
Appears in Collections:Sci - Senior Projects

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
63-SP-COMSCI-037 - Warattaya Lertwarachai.pdf48.74 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.