2012 ©
             ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
ชื่อบทความ Kernel extreme learning machine based on fuzzy set theory for multi‐label classification 
วัน/เดือน/ปี ที่ได้ตอบรับ 24 ธันวาคม 2560 
วารสาร
     ชื่อวารสาร International Journal of Machine Learning and Cybernetics 
     มาตรฐานของวารสาร ISI 
     หน่วยงานเจ้าของวารสาร Springer Berlin Heidelberg 
     ISBN/ISSN 1868-8071 
     ปีที่ 10 
     ฉบับที่
     เดือน May
     ปี พ.ศ. ที่พิมพ์ 2562 
     หน้า 979-989 
     บทคัดย่อ Multi-label classification is a special kind of classification problem, where a single instance can be labeled to more than one class. Extreme learning machine (ELM) with kernel is an efficient method for solving both regression and multi-class classification problems. However, ELM with kernel has a limitation when it comes to multi-label classification tasks. To solve this problem, this paper proposes an enhanced ELM with kernel based on a fuzzy set theory for multi-label classification problems. The relationship between an instance and its corresponding class can be defined as the fuzzy membership. This fuzzy membership is used in output weights computation to weigh the training sample towards the corresponding classes. The experimental results demonstrate that the proposed method outperforms the ELM family of algorithms for multi-label problems, as well as the state-of-the-art multi-label classification algorithms. 
     คำสำคัญ Extreme learning machine with kernel, Multi-label classification, Fuzzy set theory, Fuzzy membership 
ผู้เขียน
587020036-9 น.ส. ญานิกา คงโสรส [ผู้เขียนหลัก]
คณะวิทยาศาสตร์ ปริญญาเอก ภาษาอังกฤษ
567020031-7 นาย ภัคราช มุสิกะวัน
คณะวิทยาศาสตร์ ปริญญาเอก ภาษาอังกฤษ

การประเมินบทความ มีผู้ประเมินอิสระ 
สถานภาพการเผยแพร่ ตีพิมพ์แล้ว 
วารสารมีการเผยแพร่ในระดับ นานาชาติ 
citation มี 
เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ เป็น 
แนบไฟล์
Citation 0