ระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อวินิจฉัยโรคข้าว

Abstract

บทคัดย่อ

            งานวิจัยนี้เป็นการออกแบบและพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อวินิจฉัยโรคข้าว มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อวินิจฉัยโรคข้าวที่ให้คำตอบการวินิจฉัยโรคข้าวได้อย่างถูกต้อง ซึ่งมีขอบเขตการศึกษาจากโรคข้าวที่เกิดจากเชื้อโรค 3 กลุ่ม  ได้แก่  เชื้อแบคทีเรีย   เชื้อรา    เชื้อไวรัส  จำนวน 16 โรค โดยใช้เปลือกระบบผู้เชี่ยวชาญ CLIPS ซึ่งเป็นเครื่องมือในการสร้าง Expert System มาทำหน้าที่ในการสร้างกฎและอนุมาน การสร้างกฎโดยจำแนกลักษณะอาการของโรคแล้วจึงมาวิเคราะห์เพื่อสร้างเป็นผังต้นไม้ (Decision Tree) ตามอัลกอรึทึม C4.5   โดยใช้โปรแกรม WEKA เมื่อสร้างกฎเรียบร้อยแล้วจะทำการตรวจสอบความถูกต้องของกฎ โดยมีผู้เชี่ยวชาญด้านโรคข้าวที่มีตำแหน่งเป็นนักวิชาการส่งเสริมการเกษตร ระดับผู้ชำนาญการจำนวน 10 คน เป็นผู้ตรวจสอบความถูกต้องของกฎโดยจะตรวจสอบทุกๆ ความเป็นไปได้ที่จะเกิดขึ้นเพื่อให้กฎครอบคลุมมากที่สุด  จากนั้นจึงทดสอบความถูกต้องของระบบโดยผู้เชี่ยวชาญทั้ง 10 คน เป็นผู้ทดสอบ โดยใช้กรณีตัวอย่างของโรคข้าว 20 ข้อ เปรียบเทียบผลที่ได้จากการวินิจฉัยของผู้เชี่ยวชาญทั้ง 10 คนกับระบบผู้เชี่ยวชาญ  และทดสอบกับผู้เกี่ยวข้องได้แก่  นักวิชาการส่งเสริมการเกษตรระดับชำนาญงาน และระดับปฏิบัติการ จำนวน 20 คน จากแบบประเมินประสิทธิภาพของระบบโดยใช้กรณีตัวอย่างของโรคข้าว 20 ข้อนั้น พบว่าระบบสามารถวินิจฉัยโรคได้ตรงกับผู้เชี่ยวชาญได้ถึง 94.5%

Abstract

               This research presents the design and development of an expert system for rice disease diagnosis. Its purpose is to develop an efficient system that can diagnose rice diseases. The designed system is intended for the diagnosis of 16 diseases that appear in rice with being caused by bacterial, fungal and virus. This system is developed with rule and inference based expert system, using the CLIPS tool. The rules are developed by identified the symptoms of rice disease then analyzed and developed the decision tree based on C4.5 algorithm, using the WEKA application. After the rule was building up, it was approved by 10 agricultural promotion officers who are the rice disease specialist. Then the system has been tested, the results analysis of 20 rice disease samples given by the system have been validated with specialists. Finally, it was tested by 20 related officers with various positions. The result of system performance evaluation has shown that it can compose a diagnosis exactly the same as experts by 94.5%.