In this paper, the NN (Neural Netwo

In this paper, the NN (Neural Network) and SVR (Support Vector Regression) algorithms were discussed and proposed, based on NN and SVR algorithms, for the purpose of solving the over-supply of off-season longan. Integrating Fuzzy prediction theory with NN and SVR provided more accurate and precise results and significantly saved on the computational runtime required during training.

Results (Thai) 1:

ในกระดาษนี้ เอ็นเอ็น (โครงข่ายประสาท) และอัลกอริทึม SVR (สนับสนุนเวกเตอร์การถดถอย) กล่าวถึง และการนำเสนอ อิง NN และ SVR อัลกอริทึม เพื่อวัตถุประสงค์ในการแก้ปัญหามากกว่าอุปทานของลำไยนอกฤดู รวมทฤษฎีทำนายเลือนกับ NN และ SVR ให้ผลลัพธ์ที่ แม่นยำมากขึ้น และบันทึกในการรันไทม์คำนวณที่จำเป็นในระหว่างการฝึกอบรมอย่างมีนัยสำคัญ

Results (Thai) 2:

ในกระดาษนี้ NN (Neural Network) และ SVR (เวกเตอร์สนับสนุนการถดถอย) ขั้นตอนวิธีการที่ถูกกล่าวถึงและนำเสนอบนพื้นฐานของ NN และ SVR อัลกอริทึมสำหรับวัตถุประสงค์ของการแก้ปัญหามากกว่าอุปทานของลำไยนอกฤดู การบูรณาการทฤษฎีทำนายฟัซซี่กับ NN และ SVR ที่จัดไว้ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและแม่นยำมากขึ้นและบันทึกอย่างมีนัยสำคัญในการคำนวณรันไทม์ที่จำเป็นระหว่างการฝึกอบรม

Results (Thai) 3:

ในกระดาษนี้ , nn ( เครือข่ายประสาท ) และ SVR ( สนับสนุนเวกเตอร์การถดถอย ) ขั้นตอนวิธีที่ถูกกล่าวถึงและนำเสนอบนพื้นฐานและ NN SVR อัลกอริทึมเพื่อแก้ปัญหามากกว่าอุปทานลำไยนอกฤดูกาล บูรณาการทฤษฎีฟัซซี่กับการทำนายและไม่กล่าวให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและแม่นยำ และช่วยอย่างมากใน runtime คอมพิวเตอร์ต้องใช้ระหว่างการฝึก