Information from the abstract
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา และวิเคราะห์ปัญหาลูปในเครือข่ายสวิตช์เลเยอร์ 2 รวมถึงผลกระทบต่อประสิทธิภาพของระบบ เพื่อพัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบกระจายย้อนกลับชนิดหน่วงเวลาในการระบุตำแหน่งปัญหาลูปในเครือข่าย และเพื่อประเมินพร้อมเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นภายใต้เกณฑ์วัดที่กำหนด การดำเนินงานวิจัยประกอบด้วย 8 ขั้นตอนหลัก ได้แก่ 1) การจำลองเครือข่าย 2) การจำลองการเกิดปัญหาลูป 3) การเก็บข้อมูลทราฟฟิก 4) การเตรียมและทำความสะอาดข้อมูล 5) การแบ่งชุดข้อมูลฝึกและทดสอบ 6) การพัฒนาแบบจำลองด้วยอัลกอริทึมที่หลากหลาย 7) การปรับแต่งพารามิเตอร์ และ 8) การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้ตารางความสับสนร่วมกับตัวชี้วัดทางสถิติ ผลงานวิจัยพบว่าแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นทั้ง 5 แบบจำลองสามารถระบุตำแหน่งการเกิดปัญหาลูปได้สำเร็จ ซึ่งแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบกระจายย้อนกลับชนิดหน่วงเวลาให้ผลลัพธ์ดีที่สุด โดยให้ค่าความถูกต้อง (Accuracy) ร้อยละ 91.46 ค่าความแม่นยำ (Precision) ร้อยละ 95.27 ค่าการเรียกคืน (Recall) ร้อยละ 91.46 ค่าประสิทธิภาพโดยรวม (F1-score) ร้อยละ 93.11 และพื้นที่ใต้กราฟ (AUC) เท่ากับ 0.986 แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองดังกล่าวมีประสิทธิภาพสูงในการตรวจจับ และระบุตำแหน่งปัญหาลูปได้อย่างแม่นยำ
Why this record is monitored
This record has an Impact Signal of 72/100 based on recency, source, collaboration, and bibliographic signals. It prioritizes monitoring and is not a judgment of research quality.
Related topics: Geodetic Measurements and Engineering Structures · Value Engineering and Management · Analytic and geometric function theory
Thai researcher and institutional participation
สรเดช เชาวินัย · นิติเศรษฐ์ หมวดทองอ่อน · Sukhothai Thammathirat Open University
Data limitations
This page is a bibliographic record based on abstract-level information, not a full analysis or quality assessment. Verify the DOI and original article before citation.