วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2550

การสร้างตัวจำแนกคลาสสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลาให้สามารถจำแนกคลาสได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะต้องอาศัยข้อมูลที่ทราบคลาสเป็นจำนวนมาก แต่จำนวนข้อมูลประเภทนี้มีอยู่อย่างจำกัด ในขณะที่ข้อมูลที่ไม่ทราบคลาสนั้นมีอยู่ทั่วไป จึงได้มีงานวิจัยอื่นที่นำเสนอการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนด้วยวิธีการฝึกสอนด้วยตนเอง ที่สามารถสร้างตัวจำแนกคลาสที่ดีแม้ว่าจะใช้ข้อมูลที่ทราบคลาสจำนวนไม่มาก อย่างไรก็ตามการเรียนรู้ประเภทนี้มีข้อจำกัดเกี่ยวกับการหาเกณฑ์หยุด ทำให้ได้ผลการจำแนกคลาสที่ไม่ดีเท่าที่ควร งานวิจัยนี้ได้เสนอการหาเกณฑ์หยุดโดยใช้ค่าระยะทางที่เปลี่ยนแปลง สำหรับการจำแนกคลาสข้อมูลอนุกรมเวลาด้วยการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน และใช้วิธีวัดระยะทางแบบไดนามิกไทม์วอร์ปปิง เพื่อช่วยเพิ่มความแม่นยำในการเลือกข้อมูลอนุกรมเวลาขณะทำการฝึกสอน จากการทดลองกับข้อมูลอนุกรมเวลา จำนวน 10 ชุดข้อมูลที่มีความหลากหลาย แสดงให้เห็นว่าตัวจำแนกคลาสที่สร้างจากเกณฑ์หยุดด้วยวิธีที่นำเสนอนั้น สามารถจำแนกคลาสได้ด้วยความถูกต้องแม่นยำมากกว่าการใช้เกณฑ์หยุดแบบเดิม นอกจากนี้งานวิจัยชิ้นนี้ยังได้พัฒนาวิธีการสร้างตัวจำแนกคลาสแบบหลายคลาส ที่ให้ผลการจำแนกคลาสที่น่าพอใจอีกด้วย