| ชื่อบทความที่เผยแพร่ |
An improved grey wolf optimizer for training q-Gaussian Radial Basis Functional-link nets |
| วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ |
8 ธันวาคม 2557 |
| การประชุม |
| ชื่อการประชุม |
2014 International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC) |
| หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม |
Department of Science, Faculty of Science, Khon Kaen University |
| สถานที่จัดประชุม |
Pullman Khon Kaen Raja Orchid hotel |
| จังหวัด/รัฐ |
Khon Kaen, Thailand |
| ช่วงวันที่จัดประชุม |
30 กรกฎาคม 2557 |
| ถึง |
1 สิงหาคม 2557 |
| Proceeding Paper |
| Volume (ปีที่) |
2 |
| Issue (เล่มที่) |
1 |
| หน้าที่พิมพ์ |
209-214 |
| Editors/edition/publisher |
|
| บทคัดย่อ |
In this paper, a novel meta-heuristic technique an improved Grey Wolf Optimizer (IGWO) which is an improved version of Grey Wolf Optimizer (GWO) is proposed. The performance is evaluated by adopting the IGWO to training q-Gaussian Radial Basis Functional-link nets (qRBFLNs) neural networks. The function approximation problems in regression areas and the multiclass classification problem in classification areas are employed to test the algorithm. For instance, in order to overcome the multiclass classification problem, the dataset of the screening risk groups of the population age 15 years and over in Charoensin District, Sakon Nakhon Province, Thailand is used in the experiments. The results of the function approximation problems and real application in multiclass classification problem prove that the proposed algorithm is able to address the test problems. Moreover, the proposed algorithm obtains competitive performance compared to other meta-heuristic methods. |
| ผู้เขียน |
|
| การประเมินบทความ (Peer Review) |
มีผู้ประเมินอิสระ |
| มีการเผยแพร่ในระดับ |
นานาชาติ |
| รูปแบบ Proceeding |
Full paper |
| รูปแบบการนำเสนอ |
Oral |
| เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ |
ไม่เป็น |
| ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล |
ไม่ได้รับรางวัล |
| แนบไฟล์ |
|
| Citation |
0
|
|
|
ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
English