ITD - Faculty of Information Technology and Digital Innovation, ไอทีดี , คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรมดิจิทัล

รศ.ดร.พยุง มีสัจ

อาจารย์ประจำ

ข้อมูลการติดต่อ

02-555-2000 ต่อ 2101

phayung.m@itd.kmutnb.ac.th

สำนักหอสมุดกลาง

วุฒิการศึกษา

ปริญญาเอก ปรัชญา (วิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์) มหาวิทยาลัยโอคลาโฮมาสเตทวอเตอร์สหรัฐอเมริกา

ปริญญาโท วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต (วิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์) มหาวิทยาลัยโอคลาโฮมาสเตทวอเตอร์สหรัฐอเมริกา

ปริญญาตรี วิทยาศาสตรบัณฑิตสาขาวิชาเทคนิค (วิศวกรรมไฟฟ้า) มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

วิชาที่สอน

ปริญญาโท

Fuzzy System and Neural Network

Data Mining

ปริญญาเอก

Advanced Research Methodology

Advanced Data Mining

ประสบการณ์การทำงาน

Associate Dean for Administration, Faculty of Information Technology, KMUTNB, 2004 - 2008

Associate Dean for Academic and Research Affairs, Faculty of Information Technology, KMUTNB, 2008 - 2012

Dean, Faculty of Information Technology, KMUTNB, 2012 - 2016

รางวัลที่ได้รับ

Long, N.C., Meesad, P., Unger, H. (2015). “A highly accurate firefly based algorithm for heart disease prediction,” Expert Systems with Applications, 42 (21), pp. 8221-8231.

Mahmud, M.S., Meesad, P. (2015). “An innovative recurrent error-based neuro-fuzzy system with momentum for stock price prediction,” Soft Computing, 19 p. Article in Press.

Long, N.C., Wisitpongphan, N., Meesad, P., Unger, H. (2014). “Clustering stock data for multi-objective portfolio optimization,” International Journal of Computational Intelligence and Applications, 13 (2), art. no. 1450011.

Buathong, W., Meesad, P. (2014). “Double linear support vector machine for dimensionality reduction,” Research Journal of Applied Sciences, 9 (4), pp. 208-213.

Hoang T. P. Thanh and Phayung Meesad, (2014). “Stock Market Trend Prediction Based on Text Mining of Corporate Web and Time Series Data,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 18 (1), pp. 22-31.

Thammasiri, D., Delen, D., Meesad, P., Kasap, N. (2014). “A critical assessment of imbalanced class distribution problem: The case of predicting freshmen student attrition Expert Systems with Applications, 41 (2), pp. 321-330.

Thammasiri, D., Meesad, P. (2012). “Ensemble data classification based on diversity of classifiers optimized by genetic algorithm,” Advanced Materials Research, 433-440, pp. 6572-6578.

Thammasiri, D., Meesad, P. (2012). “Adaboost ensemble data classification based on diversity of classifiers,” Advanced Materials Research, 403-408, pp. 3682-3687.

Ammaruekarat, P., Meesad, P. (2012). “A multi-objective Memetic Algorithm based on chaos optimization,” Applied Mechanics and Materials, 130-134, pp. 725-729.

Saengsiri, P., Wichian, S.N., Meesad, P. (2012). “Efficient feature selection model for gene expression data,” Applied Mechanics and Materials, 110-116, pp. 1948-1952.

Kularbphettong, K., Meesad, P., Clayton, G. (2012). “A hybrid system based on Multi-agent systems in case of e-Wedding Thailand,” Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 7103 LNAI, pp. 344-359.