Please use this identifier to cite or link to this item: http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/69290
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorAssoc. Prof. Dr. Sansanee Auephanwiriyakul-
dc.contributor.authorอัจฉรินทร์ กล่อมแสร์en_US
dc.contributor.authorATCHARIN KLOMSAEen_US
dc.date.accessioned2020-08-04T00:38:08Z-
dc.date.available2020-08-04T00:38:08Z-
dc.identifier.urihttp://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/69290-
dc.description.abstractMethods of pattern recognition have a broad range on real-world applications. The techniques used to solve pattern recognition problems can be grouped into two main fundamental approaches, i.e., a numerical approach and a structural approach. This thesis only focus on the clustering method to treat the problems of pattern recognition and its applications by using the structural approach. We proposed a variety of new fuzzy clustering techniques for domain of string. We also proposed fuzzy median string by incorporating the idea of fuzzy to median string for prototype calculation of these string grammar fuzzy clustering algorithms. To evaluate the performance of our string grammar fuzzy clustering methods, we run our experiment on standard real-world data sets and real applications, i.e., Thai sign language translation and identification of cardio-pulmonary resuscitation activity in medical simulation videos. From the results, our string grammar fuzzy clustering algorithms can detect noisy data, and cluster overlapping data as well.en_US
dc.language.isoen_USen_US
dc.publisherChiang Mai : Graduate School, Chiang Mai Universityen_US
dc.subjectString Grammar Fuzzy Clusteringen_US
dc.subjectstructural approachen_US
dc.subjectsyntactic approachen_US
dc.subjectLevenshtein distanceen_US
dc.titleA NOVEL STRING GRAMMAR FUZZY CLUSTERINGen_US
dc.title.alternativeA NOVEL STRING GRAMMAR FUZZY CLUSTERINGen_US
dc.typeThesis
thesis.degreedoctoralen_US
thesis.description.thaiAbstractการรู้จำรูปแบบเป็นวิธีการที่มีการนำไปประยุกต์ใช้งานกันอย่างหลากหลายในวงกว้าง ซึ่งเทคนิคสำหรับการรู้จำรูปแบบสามารถแบ่งได้เป็นสองกลุ่มใหญ่ ได้แก่ วิธีการเชิงตัวเลข และ วิธีการเชิงโครงสร้าง สำหรับวิทยานิพนธ์ฉบับนี้เจาะจงเฉพาะวิธีการโครงสร้างเท่านั้น ซึ่งในงานวิจัยฉบับนี้ได้นำเสนอวิธีการในการจัดกลุ่มข้อมูลเชิงฟัซซีเชิงไวยากรณ์แบบสายอักขระหลากหลายวิธี นอกจากนั้นยังนำเสนอวิธีการคำนวณตัวแทนของกลุ่มโดยการผสมผสานวิธีการของฟัซซีเข้ากับวิธีการมีเดียนสตริงเพื่อใช้สำหรับวิธีการจัดกลุ่มเชิงฟัซซีเชิงไวยากรณ์แบบสายอักขระดังกล่าว เพื่อวัดประสิทธิภาพวิธีการที่ได้ทำการเสนอจึงได้ทดสอบกับชุดข้อมูลมาตรฐานและนำไปประยุกต์ใช้กับงานต่างๆ เช่น การแปลภาษามือ และ ปฏิบัติการกู้ชีพในวิดีโอทางการแพทย์ จากผลการทดลองทำให้ทราบว่าวิธีการจัดกลุ่มฟัซซีเชิงไวยากรณ์แบบสายอักขระสามารถจัดกลุ่มข้อมูลที่เป็นสัญญาณรบกวน และกลุ่มข้อมูลที่มีลักษณะทับซ้อนได้ดีen_US
Appears in Collections:ENG: Theses



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