MANUEL JESUS JIMENEZ NAVARRO

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Profesor Sustituto

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Lenguajes y Sistema Informáticos

Investigación

Grupo de investigación

SISTEMAS INFORMATICOS (SISTEMAS INFORMATICOS)

Proyectos y contratos de investigación

Aprendizaje profundo y transferencia de aprendizaje eficientes para salud y movilidad conectada (PID2020-117954RB-C22 - Investigador/a)

Asistencia a congresos

Jiménez, Manuel Jesús;M. Martínez-Ballesteros;Sousa, Isabel Sofía;Martínez-Álvarez, Francisco;Asencio-Cortes, Gualberto:
Feature-Aware Drop Layer (FADL): A Nonparametric Neural Network Layer for Feature Selection. Comunicación en congreso. 17th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications. SALAMANCA. 2022
Torres-maldonado, José F.;Jiménez, Manuel Jesús;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia:
Electricity consumption time series forecasting using Temporal Convolutional Networks. Comunicación en congreso. XIX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA). Málaga. 2021
Jiménez, Manuel Jesús;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia;Asencio-Cortes, Gualberto:
HLNet: A Novel Hierarchical Deep Neural Network for Time Series Forecasting. Comunicación en congreso. International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications. Bilbao. 2021

Artículos publicados

Jiménez, Manuel Jesús;M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Asencio-Cortes, Gualberto:
A new deep learning architecture with inductive bias balance for transformer oil temperature forecasting. Journal of Big Data. 2023. Vol: 10. Núm: 80. Pág. 1-19. https://doi.org/10.1186/s40537-023-00745-0.
Jiménez, Manuel Jesús;M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia;Asencio-Cortes, Gualberto:
From Simple to Complex: A Sequential Method for Enhancing Time Series Forecasting with Deep Learning. Interest Group in Pure and Applied Logics. Logic Journal. 2023. Vol: In press.
Jiménez, Manuel Jesús;M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Asencio-Cortes, Gualberto:
PHILNet: A novel efficient approach for time series forecasting using deep learning. Information Sciences. 2023. Vol: 632. Pág. 815-832. 10.1016/j.ins.2023.03.021.
Molina -Cabanillas, Miguel Angel;Jiménez, Manuel Jesús;Arjona-Antolin, Ricardo;Martínez-Álvarez, Francisco;Asencio-Cortes, Gualberto:
DIAFAN-TL: An instance weighting-based transfer learning algorithm with application to phenology forecasting. Knowledge-Based Systems. 2022. Vol: 254. Núm: 109644. Pág. 1-15. 10.1016/j.knosys.2022.109644.