การจำแนกเสียงกรนด้วยการสกัดคุณลักษณะแบบเชื่อมโยงและการจำแนกประเภทด้วยวิธีไฮบริด Adaboost Weighted ELM ที่ใช้ Swarm Intelligence
การจำแนกเสียงกรนด้วยการสกัดคุณลักษณะแบบเชื่อมโยงและการจำแนกประเภทด้วยวิธีไฮบริด Adaboost Weighted ELM ที่ใช้ Swarm Intelligence การจำแนกเสียงกรนด้วยการสกัดคุณลักษณะแบบเชื่อมโยงและการจำแนกประเภทด้วยวิธีไฮบริด Adaboost Weighted ELM ที่ใช้ Swarm Intelligence เสียงกรนเป็นปัญหาที่พบบ่อยและส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตของทั้งผู้กรนเองและผู้ที่อยู่รอบข้าง งานวิจัยชิ้นนี้มุ่งเน้นการพัฒนาแบบจำลองการจำแนกเสียงกรนที่มีประสิทธิภาพ โดยใช้การสกัดคุณลักษณะแบบเชื่อมโยง (Coherent Feature Extraction) ร่วมกับวิธีการจำแนกประเภทแบบไฮบริด Adaboost Weighted Extreme Learning Machine (ELM) ที่ใช้ Swarm Intelligence วิธีการนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการจำแนกประเภทเสียงกรน ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการวินิจฉัยและการรักษา ความสำคัญของการจำแนกเสียงกรน เสียงกรนอาจเป็นสัญญาณบ่งชี้ถึงภาวะหยุดหายใจขณะหลับ (OSA) ซึ่งเป็นภาวะที่การหายใจหยุดชะงักเป็นช่วงๆ ขณะนอนหลับ OSA สามารถนำไปสู่ปัญหาสุขภาพร้ายแรง เช่น โรคความดันโลหิตสูง โรคหัวใจ และโรคหลอดเลือดสมอง การจำแนกประเภทเสียงกรนอย่างแม่นยำจึงมีความสำคัญต่...