Directorio
MARIA DEL MAR MARTINEZ BALLESTEROS
Categoría
Profesor Titular de Universidad
Departamento
Área
Lenguajes y Sistema Informáticos
Docencia
Investigación
Grupo de investigación
DATA SCIENCE & BIG DATA LAB (DS&BD)
Proyectos y contratos de investigación
Plataforma wearable para el diagnóstico temprano de trastornos emocionales y agudizaciones en pacientes con enfermedades crónicas mediante el uso de I (P001-21/E22 - Investigador/a)
Tecnologías Big Data para Smart Grids (US-1263341 - Investigador/a)
Servicios de Inteligencia de Negocio y Perfilado Estadistico del Servicio Andaluz de Empleo (P031-20/E22 - Investigador/a)
Modelos de Deep Learning para sistemas de energía renovable: predicción de generación y mantenimiento preventivo y predictivo (PYC20 RE 078 US - Investigador/a)
SENSING_AI: Plataforma wearable para el diagnóstico temprano de trastornos emocionales y agudizaciones en pacientes con enfermedades crónicas mediante (P001-21/E22 - Investigador/a)
Modelos híbridos adaptativos para predecir la producción de energías renovables solar y eólica (P18-RT-2778 - Investigador/a)
IA + IoT para la construcción de Servicios de Hogar Inteligente II (P011-21/E22 - Investigador/a)
IA + IoT para la construcción de Servicios de Hogar Inteligente I (P008-20/E22 - Investigador/a)
Aprendizaje profundo y transferencia de aprendizaje eficientes para salud y movilidad conectada (PID2020-117954RB-C22 - Responsable)
Servicio web de consulta para el acceso a la información en portales Open Data (2014/00202/001 - Investigador/a)
Nuevos protocolos de comunicación para la creación de smart cities (2017/00179/001 - Investigador/a)
SocietySoft-Transferencia de herramientas, políticas y principios para la creación de software de calidad para la sociedad digital (AT17_5904_USE - Investigador/a)
Big Data Streaming: Análisis de Datos Masivos Continuos. Modelos Descriptivos (TIN2017-88209-C2-2-R - Investigador/a)
Big Time-Aware Data: Análisis de Datos Masivos Indexados en el Tiempo. Reglas y Clustering (TIN2014-55894-C2-1-R - Investigador/a)
Análisis Inteligente de Información Medioambiental (TIN2011-28956-C02-02 - Investigador/a)
Modelos Avanzados para el Análisis Inteligente de Información. Aplicación a Datos Biomédicos y Medioambientales. (P11-TIC-7528 - Investigador/a)
Técnicas Avanzadas para el Análisis de Datos Temporales: Aplicación a Terremotos y Contaminación Ambiental MOTRIZ (P12-TIC-1728 - Investigador/a)
COLB-FEDER-INTERCONNECTA: DESARROLLO Y APLICACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS EN EL MARCO DE LAS ACTIVIDADES DE AGC EN EL CONSORCIO ¿OPTIRAIL" (2016/00069/001 - Investigador/a)
COLB-FEDER-INTERCONNECTA: DESARROLLO Y APLICACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS EN EL MARCO DE LAS ACTIVIDADES DE AGC EN EL CONSORCIO ¿OPTIRAIL" (2016/00069/001 - Investigador/a)
COLB-FEDER-INTERCONNECTA: DESARROLLO Y APLICACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS EN EL MARCO DE LAS ACTIVIDADES DE AGC EN EL CONSORCIO ¿OPTIRAIL" (2016/00069/001 - Investigador/a)
COLB-FEDER-INTERCONNECTA: DESARROLLO Y APLICACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS EN EL MARCO DE LAS ACTIVIDADES DE AGC EN EL CONSORCIO ¿OPTIRAIL" (2016/00069/001 - Investigador/a)
COLB-FEDER-INTERCONNECTA: DESARROLLO Y APLICACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS EN EL MARCO DE LAS ACTIVIDADES DE AGC EN EL CONSORCIO ¿OPTIRAIL" (2016/00069/001 - Investigador/a)
COLB-FEDER-INTERCONNECTA: DESARROLLO Y APLICACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS EN EL MARCO DE LAS ACTIVIDADES DE AGC EN EL CONSORCIO ¿OPTIRAIL" (2016/00069/001 - Investigador/a)
Big Data y analisis de datos escalable (TIN2014-56425-REDT - )
Ayuda a la Consolidación del Grupo de Investigación TIC-134 (2009 TIC-134 - )
Incentivo al Grupo de Investigación TIC-134 (2010/TIC-134 - )
Incentivo al Grupo de Investigación TIC-134 (2011/TIC-134 - )
Big Time-Aware Data: Análisis de Datos Masivos Indexados en el Tiempo. Reglas y Clustering. (TIN2014-55894-C2-1-R - Investigador/a)
Servicio web para el acceso a la información en portales open data (PRY153/14 - Investigador/a)
Técnicas avanzadas para el análisis de datos temporales. Aplicación a terremotos y contaminación ambiental (P12-TIC-1728 - Investigador/a)
HERCULES: Heurísticas Escalables para la Extracción de Conocimiento en Grandes Volúmenes de Información ( TIN 2007-68084-C02-02 - Investigador/a)
Modelos Avanzados para el Análisis Inteligente de Información. Aplicación a Datos Biomédicos y Medioambientales (TIC-7528 - Investigador/a)
Análisis Inteligente de Información Medioambiental (TIN2011-28956-C02-02 - Investigador/a)
Libros publicados
Álvarez-De La Concepción, Miguel Ángel;Parody-Núñez, Maria Luisa;Ortega-Rodríguez, Francisco Javier;Toro-Bonilla, Miguel;Del Valle-Sevillano, Carmelo;Fernandez-Montes-Gonzalez, Alejandro;García-Vallejo, Carlos A.;Gómez-López, Mª Teresa;Gutiérrez-Rodríguez, Javier Jesús;M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Gasca, Rafael;Pozo-Hidalgo, Sergio;De La Rosa-Troyano, Fco Fernando:
ANÁLISIS Y DISEÑO DE ALGORITMOS. UNIVERSIDAD DE SEVILLA.. 2010. 978-84-693-8232-5
ANÁLISIS Y DISEÑO DE ALGORITMOS. UNIVERSIDAD DE SEVILLA.. 2010. 978-84-693-8232-5
Álvarez-De La Concepción, Miguel Ángel;Álvarez-García, Juan Antonio;Ceballos-Guerrero, Rafael;García-Vallejo, Carlos A.;Gutiérrez-Rodríguez, Javier Jesús;M. Martínez-Ballesteros;Pozo-Hidalgo, Sergio;De La Rosa-Troyano, Fco Fernando;Parody-Núñez, Maria Luisa:
ESTRUCTURAS DE DATOS Y ALGORITMOS. UNIVERSIDAD DE SEVILLA.. 2010. 978-84-693-8230-1
ESTRUCTURAS DE DATOS Y ALGORITMOS. UNIVERSIDAD DE SEVILLA.. 2010. 978-84-693-8230-1
Asistencia a congresos
Tefera, Ejigu;Troncoso-Lora, Alicia;M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco:
A New Hybrid CNN-LSTM for Wind Power Forecasting in Ethiopia. Comunicación en congreso. HAIS 18th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems. - Salamanca, España. 2023
A New Hybrid CNN-LSTM for Wind Power Forecasting in Ethiopia. Comunicación en congreso. HAIS 18th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems. - Salamanca, España. 2023
Jiménez-navarro, Manuel J.;Vega-Márquez, Belén;Luna, José María;Manuel Carranza-García;M. Martínez-Ballesteros:
Association Rule Analysis of Student Satisfaction Surveys for Teaching Quality Evaluation. Ponencia en Congreso. 14th International Conference on EUropean Transnational Education . Salamanca. 2023
Association Rule Analysis of Student Satisfaction Surveys for Teaching Quality Evaluation. Ponencia en Congreso. 14th International Conference on EUropean Transnational Education . Salamanca. 2023
Troncoso-garcía, Ángela R.;M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia:
Deep Learning-Based Approach for Sleep Apnea Detection Using Physiological Signals. Comunicación en congreso. IWANN International Work-conference on Artificial Intelligence. Azores, Portugal. 2023
Deep Learning-Based Approach for Sleep Apnea Detection Using Physiological Signals. Comunicación en congreso. IWANN International Work-conference on Artificial Intelligence. Azores, Portugal. 2023
Troncoso-garcía, Ángela R.;M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia:
Evolutionary computation to explain deep learning models for time series forecasting. Comunicación en congreso. SAC 38th Annual ACM Symposium on Applied Computing. Estonia. 2023
Evolutionary computation to explain deep learning models for time series forecasting. Comunicación en congreso. SAC 38th Annual ACM Symposium on Applied Computing. Estonia. 2023
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
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
Troncoso, Angela Del Robledo;M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia:
Explainable machine learning for sleep apnea prediction . Comunicación en congreso. 26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems. Verona, Italy. 2022
Explainable machine learning for sleep apnea prediction . Comunicación en congreso. 26th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems. Verona, Italy. 2022
Segarra-martín, Cristina;M. Martínez-Ballesteros;Troncoso-Lora, Alicia;Martínez-Álvarez, Francisco:
A novel approach to discover numerical association based on the Coronavirus Optimization Algorithm. Comunicación en congreso. ACM 37th Symposium On Applied Computing. Virtual. 2022
A novel approach to discover numerical association based on the Coronavirus Optimization Algorithm. Comunicación en congreso. ACM 37th Symposium On Applied Computing. Virtual. 2022
Luna, José María;Nuñez-Hernandez, Fernando;M. Martínez-Ballesteros;Riquelme-Santos, José Cristóbal;Usabiaga-Ibañez, Carlos:
Cluster Analysis of the Spanish Labour Market. Comunicación en congreso. XIII Jornadas de Economía Laboral. Islantilla, Huelva. 2019
Cluster Analysis of the Spanish Labour Market. Comunicación en congreso. XIII Jornadas de Economía Laboral. Islantilla, Huelva. 2019
Luna, José María;García-Gutiérrez, Jorge;M. Martínez-Ballesteros;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Aproximación al índice externo de validación de clustering basado en chi cuadrado. Comunicación en congreso. XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial. Granada. 2018
Aproximación al índice externo de validación de clustering basado en chi cuadrado. Comunicación en congreso. XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial. Granada. 2018
M. Martínez-Ballesteros;Riquelme-Santos, José Cristóbal;Ruiz-Sanchez, Roberto;Rodríguez-garcía, Daniel:
Predicción de módulos defectuosos como un problema de optimización multiobjetivo. Comunicación en congreso. XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos. La Laguna, Tenerife, España. 2017
Predicción de módulos defectuosos como un problema de optimización multiobjetivo. Comunicación en congreso. XXII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos. La Laguna, Tenerife, España. 2017
Luna, José María;M. Martínez-Ballesteros;García-Gutiérrez, Jorge:
An Approach to Silhouette and Dunn Clustering Indices Applied to Big Data in Spark. Comunicación en congreso. Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence. Salamanca, Spain. 2016
An Approach to Silhouette and Dunn Clustering Indices Applied to Big Data in Spark. Comunicación en congreso. Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence. Salamanca, Spain. 2016
Talavera, Ricardo;Pérez , Rubén ;M. Martínez-Ballesteros;Troncoso-Lora, Alicia;Martínez-Álvarez, Francisco:
A nearest neighbours-based algorithm for big time series data forecasting. Comunicación en congreso. HAIS 11th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems. Sevilla. 2016
A nearest neighbours-based algorithm for big time series data forecasting. Comunicación en congreso. HAIS 11th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems. Sevilla. 2016
MARTIN-RODRIGUEZ, DIANA;M. Martínez-Ballesteros;Del Río-García, Sara;Alcalá-Fernández, Jesús;Riquelme-Santos, José Cristóbal;Herrera-Triguero, Francisco:
MOPNAR-BigData: un diseño MapReduce para la extracción de reglas de asociación cuantitativas en problemas de big data. Comunicación en congreso. Advances in Artificial Intelligence - 16th Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence, {CAEPIA} 2015, Albacete. ALBACETE. 2015
MOPNAR-BigData: un diseño MapReduce para la extracción de reglas de asociación cuantitativas en problemas de big data. Comunicación en congreso. Advances in Artificial Intelligence - 16th Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence, {CAEPIA} 2015, Albacete. ALBACETE. 2015
M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
A sensitivity analysis for quality measures of quantitative association rules. Comunicación en congreso. International Conference on Hybrid Artificial Intelligent Systems. . 2013
A sensitivity analysis for quality measures of quantitative association rules. Comunicación en congreso. International Conference on Hybrid Artificial Intelligent Systems. . 2013
M. Martínez-Ballesteros;Nepomuceno-Chamorro, Isabel De Los Angeles;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Inferring gene association network from gene expression data using quantitative association rules. Poster en Congreso. Benelux Bioinformatics Conference 2011. Luxemburgo. 2011
Inferring gene association network from gene expression data using quantitative association rules. Poster en Congreso. Benelux Bioinformatics Conference 2011. Luxemburgo. 2011
M. Martínez-Ballesteros;Nepomuceno-Chamorro, Isabel De Los Angeles;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Inferring Gene-Gene Associations from Quantitative Association Rules. Comunicación en congreso. IEEE International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'11), 2011. . 2011
Inferring Gene-Gene Associations from Quantitative Association Rules. Comunicación en congreso. IEEE International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'11), 2011. . 2011
Rubio-Escudero, Cristina;Martínez-Álvarez, Francisco;M. Martínez-Ballesteros;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
On the use of algorithms to discover motifs in DNA sequences. Comunicación en congreso. IEEE International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'11). . 2011
On the use of algorithms to discover motifs in DNA sequences. Comunicación en congreso. IEEE International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'11). . 2011
M. Martínez-Ballesteros;Rubio-Escudero, Cristina;Riquelme-Santos, José Cristóbal;Martínez-Álvarez, Francisco:
Mining Quantitative Association Rules in Microarray data using Evolutive Algorithms. Comunicación en congreso. (ICAART 2011) 3rd INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGENTS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE . ROME, ITALY. 2011
Mining Quantitative Association Rules in Microarray data using Evolutive Algorithms. Comunicación en congreso. (ICAART 2011) 3rd INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGENTS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE . ROME, ITALY. 2011
M. Martínez-Ballesteros;Rubio-Escudero, Cristina;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Extracción de Reglas de Asociación Cuantitativas en datos de Microarray aplicando Algoritmos Evolutivos. Comunicación en congreso. Congreso Español de Informática 2010 / Simposio Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural 2010. VALENCIA, SPAIN. 2010
Extracción de Reglas de Asociación Cuantitativas en datos de Microarray aplicando Algoritmos Evolutivos. Comunicación en congreso. Congreso Español de Informática 2010 / Simposio Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural 2010. VALENCIA, SPAIN. 2010
M. Martínez-Ballesteros;Rivas-Santos, Víctor Manuel:
EvFuzzySystem: Evolución de Sistemas Difusos para Problemas de Regresión Multi-Dimensionales. Comunicación en congreso. ESTYLF (15) (15.2010.PUNTA UMBRÍA - HUELVA). PUNTA UMBRÍA - HUELVA. 2010
EvFuzzySystem: Evolución de Sistemas Difusos para Problemas de Regresión Multi-Dimensionales. Comunicación en congreso. ESTYLF (15) (15.2010.PUNTA UMBRÍA - HUELVA). PUNTA UMBRÍA - HUELVA. 2010
M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Descubriendo Reglas de Asociación Numéricas entre Series Temporales. Comunicación en congreso. INTERNATIONAL WORKSHOP ON MINING OF NON-CONVENTIONAL DATA () (.2009.SEVILLA (SPAIN)). SEVILLA (SPAIN). 2009
Descubriendo Reglas de Asociación Numéricas entre Series Temporales. Comunicación en congreso. INTERNATIONAL WORKSHOP ON MINING OF NON-CONVENTIONAL DATA () (.2009.SEVILLA (SPAIN)). SEVILLA (SPAIN). 2009
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.
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.
Garcia-Heredia, Jose Manuel;M. Martínez-Ballesteros:
A new treatment for sarcoma extracted from combination of miRNA deregulation and gene association rules. Signal Transduction and Targeted Therapy. 2023. Vol: 8. Núm: 231. https://doi.org/10.1038/s41392-023-01470-z.
A new treatment for sarcoma extracted from combination of miRNA deregulation and gene association rules. Signal Transduction and Targeted Therapy. 2023. Vol: 8. Núm: 231. https://doi.org/10.1038/s41392-023-01470-z.
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.
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.
Troncoso, Angela Del Robledo;M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia:
A new approach based on association rules to add explainability to time series forecasting models. Information Fusion. 2023. Vol: 94. Pág. 169-180. 10.1016/j.inffus.2023.01.021.
A new approach based on association rules to add explainability to time series forecasting models. Information Fusion. 2023. Vol: 94. Pág. 169-180. 10.1016/j.inffus.2023.01.021.
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.
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.
Tefera-habtemariam, Ejigu;Kekeba, Kula;M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco:
A Bayesian Optimization-Based LSTM Model for Wind Power Forecasting in the Adama District, Ethiopia. Energies. 2023. Vol: 16. Núm: 5. Pág. 1-22. 10.3390/en16052317.
A Bayesian Optimization-Based LSTM Model for Wind Power Forecasting in the Adama District, Ethiopia. Energies. 2023. Vol: 16. Núm: 5. Pág. 1-22. 10.3390/en16052317.
Troncoso, Angela Del Robledo;M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia:
Explainable machine learning for sleep apnea prediction. Procedia Computer Science. 2022. Vol: 207. Pág. 2930-2939. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.351.
Explainable machine learning for sleep apnea prediction. Procedia Computer Science. 2022. Vol: 207. Pág. 2930-2939. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.351.
Macías-García, Laura;M. Martínez-Ballesteros;Luna, José María;Garcia-Heredia, Jose Manuel;García-Gutiérrez, Jorge;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Autoencoded DNA Methylation Data to Predict Breast Cancer Recurrence: Machine Learning Models and Gene-Weight Significance. Artificial Intelligence in Medicine. 2020. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101976.
Autoencoded DNA Methylation Data to Predict Breast Cancer Recurrence: Machine Learning Models and Gene-Weight Significance. Artificial Intelligence in Medicine. 2020. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101976.
Luna, José María;M. Martínez-Ballesteros;García-Gutiérrez, Jorge;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
External clustering validity index based on chi-squared statistical test. Information Sciences. 2019. Vol: 487. Pág. 1-17. 10.1016/j.ins.2019.02.046.
External clustering validity index based on chi-squared statistical test. Information Sciences. 2019. Vol: 487. Pág. 1-17. 10.1016/j.ins.2019.02.046.
Luna, José María;Nuñez-Hernandez, Fernando;M. Martínez-Ballesteros;Riquelme-Santos, José Cristóbal;Usabiaga-Ibañez, Carlos:
Analysis of the Evolution of the Spanish Labour Market through Unsupervised Learning. IEEE Access. 2019. Vol: 7. Pág. 121695-121708. 10.1109/ACCESS.2019.2935386.
Analysis of the Evolution of the Spanish Labour Market through Unsupervised Learning. IEEE Access. 2019. Vol: 7. Pág. 121695-121708. 10.1109/ACCESS.2019.2935386.
Luna, José María;García-Gutiérrez, Jorge;M. Martínez-Ballesteros;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
An approach to validity indices for clustering techniques in Big Data. Progress in Artificial Intelligence. 2018. Vol: 7. Núm: 2. Pág. 81-94. 10.1007/s13748-017-0135-3.
An approach to validity indices for clustering techniques in Big Data. Progress in Artificial Intelligence. 2018. Vol: 7. Núm: 2. Pág. 81-94. 10.1007/s13748-017-0135-3.
MARTIN-RODRIGUEZ, DIANA;M. Martínez-Ballesteros;García-Gil, Diego;Alcalá-Fernández, Jesús;Riquelme-Santos, José Cristóbal;Herrera-Triguero, Francisco:
MRQAR: a generic MapReduce framework to discover Quantitative Association Rules in Big Data problems. Knowledge-Based Systems. 2018. Vol: 153. Pág. 176-192. 10.1016/j.knosys.2018.04.037.
MRQAR: a generic MapReduce framework to discover Quantitative Association Rules in Big Data problems. Knowledge-Based Systems. 2018. Vol: 153. Pág. 176-192. 10.1016/j.knosys.2018.04.037.
Macías-García, Laura;Luna, José María;García-Gutiérrez, Jorge;M. Martínez-Ballesteros;Riquelme-Santos, José Cristóbal;González-Campora, Ricardo:
A Study of the Suitability of Autoencoders for Preprocessing Data in Breast Cancer Experimentation. Journal of Biomedical Informatics. 2017. Vol: 72. Pág. 33-44. 10.1016/j.jbi.2017.06.020.
A Study of the Suitability of Autoencoders for Preprocessing Data in Breast Cancer Experimentation. Journal of Biomedical Informatics. 2017. Vol: 72. Pág. 33-44. 10.1016/j.jbi.2017.06.020.
M. Martínez-Ballesteros;Garcia-Heredia, Jose Manuel;Nepomuceno-Chamorro, Isabel De Los Angeles;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Machine learning techniques to discover genes with potential prognosis role in Alzheimer¿s disease using different biological sources. Information Fusion. 2017. Vol: 36. Pág. 114-129. 10.1016/j.inffus.2016.11.005.
Machine learning techniques to discover genes with potential prognosis role in Alzheimer¿s disease using different biological sources. Information Fusion. 2017. Vol: 36. Pág. 114-129. 10.1016/j.inffus.2016.11.005.
Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia;M. Martínez-Ballesteros;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Applications of Computational Intelligence in Time Series. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol: 2017. Pág. 1-2. https://doi.org/10.1155/2017/9361749.
Applications of Computational Intelligence in Time Series. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol: 2017. Pág. 1-2. https://doi.org/10.1155/2017/9361749.
M. Martínez-Ballesteros;Troncoso-Lora, Alicia;Martínez-Álvarez, Francisco;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Improving a multi-objective evolutionary algorithm to discover quantitative association rule. Knowledge and Information Systems. 2016. Vol: 49. Núm: 2. Pág. 481-509. 10.1007/s10115-015-0911-y.
Improving a multi-objective evolutionary algorithm to discover quantitative association rule. Knowledge and Information Systems. 2016. Vol: 49. Núm: 2. Pág. 481-509. 10.1007/s10115-015-0911-y.
M. Martínez-Ballesteros;Troncoso-Lora, Alicia;Martínez-Álvarez, Francisco;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Obtaining optimal quality measures for quantitative association rules. Neurocomputing. 2016. Vol: 176. Pág. 36-47. 10.1016/j.neucom.2014.10.100.
Obtaining optimal quality measures for quantitative association rules. Neurocomputing. 2016. Vol: 176. Pág. 36-47. 10.1016/j.neucom.2014.10.100.
Sánchez-medina, Alejandro;Gil-pichardo, Alberto;Garcia-Heredia, Jose Manuel;M. Martínez-Ballesteros:
Discovery of Genes implied in Cancer by Genetic Algorithms and Association Rules. Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol: 9846. Pág. 694-705. 10.1007/978-3-319-32034-2_58.
Discovery of Genes implied in Cancer by Genetic Algorithms and Association Rules. Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol: 9846. Pág. 694-705. 10.1007/978-3-319-32034-2_58.
Talavera, Ricardo;Pérez , Rubén ;M. Martínez-Ballesteros;Troncoso-Lora, Alicia;Martínez-Álvarez, Francisco:
A nearest neighbours-based algorithm for big time series data forecasting. Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol: 9846. Pág. 174-185. 10.1007/978-3-319-32034-2_15.
A nearest neighbours-based algorithm for big time series data forecasting. Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol: 9846. Pág. 174-185. 10.1007/978-3-319-32034-2_15.
Luna, José María;M. Martínez-Ballesteros;García-Gutiérrez, Jorge;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
An Approach to Silhouette and Dunn Clustering Indices Applied to Big Data in Spark. Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol: 9868. Pág. 160-169. 10.1007/978-3-319-44636-3_15.
An Approach to Silhouette and Dunn Clustering Indices Applied to Big Data in Spark. Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol: 9868. Pág. 160-169. 10.1007/978-3-319-44636-3_15.
M. Martínez-Ballesteros;Bacardit-Peñarroya, Jaume;Troncoso-Lora, Alicia;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Enhancing the scalability of a genetic algorithm to discover quantitative association rules in large-scale datasets. Integrated Computer-Aided Engineering. 2015. Vol: 22. Núm: 1. Pág. 21-39. 10.3233/ICA-140479.
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M. Martínez-Ballesteros;Nepomuceno-Chamorro, Isabel De Los Angeles;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Discovering gene association networks by multi-objective evolutionary quantitative association rules. Journal of Computer and System Sciences. 2014. Vol: 80. Núm: 1. Pág. 118-136. j.jcss.2013.03.010.
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M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Selecting the best measures to discover quantitative association rules. Neurocomputing. 2014. Vol: 126. Núm: 27. Pág. 3-14. 10.1016/J.NEUCOM.2013.01.05 6.
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M. Martínez-Ballesteros:
Discovering quantitative association rules: A novel approach based on evolutionary algorithms. AI communications. 2014. Vol: 27. Núm: 2. Pág. 153-165. 10.3233/AIC-130590.
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M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
A sensitivity analysis for quality measures of association rules. Lecture Notes in Computer Science. 2013. Vol: 8073. Pág. 578-587. link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-40846-5_58#.
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Martínez-Gasca, Rafael;Álvarez-De La Concepción, Miguel Ángel;Soria-Morillo, Luis Miguel;Parody-Núñez, Maria Luisa;M. Martínez-Ballesteros;Jiménez-Ramírez, Andrés:
Extensiones para el Ciclo de Mejora Continua en la enseñanza e investigación de Ingeniería Informática. Revista de Enseñanza Universitaria. 2011. Vol: 1. Núm: 38. Pág. 4-26.
Extensiones para el Ciclo de Mejora Continua en la enseñanza e investigación de Ingeniería Informática. Revista de Enseñanza Universitaria. 2011. Vol: 1. Núm: 38. Pág. 4-26.
M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
An Evolutionary Algorithm to Discover Quantitative Association Rules in Multidimensional Time Series. Soft Computing. 2011. Vol: 15. Núm: 10. Pág. 2065-2084. 10.1007/s00500-011-0705-4.
An Evolutionary Algorithm to Discover Quantitative Association Rules in Multidimensional Time Series. Soft Computing. 2011. Vol: 15. Núm: 10. Pág. 2065-2084. 10.1007/s00500-011-0705-4.
M. Martínez-Ballesteros;Salcedo-Sanz, Sancho;Riquelme-Santos, José Cristóbal;Casanova-mateo, C.;Camacho, J. L. :
Evolutionary association rules for total ozone content modeling from satellite observations. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2011. Vol: 109. Núm: 2. Pág. 217-227. 10.1016/j.chemolab.2011.09.011,.
Evolutionary association rules for total ozone content modeling from satellite observations. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2011. Vol: 109. Núm: 2. Pág. 217-227. 10.1016/j.chemolab.2011.09.011,.
M. Martínez-Ballesteros;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Analysis of Measures of Quantitative Association Rules. Lecture Notes in Computer Science. 2011. Vol: 6679. Núm: PART 2. Pág. 319-326. 10.1007/978-3-642-21222-2_39.
Analysis of Measures of Quantitative Association Rules. Lecture Notes in Computer Science. 2011. Vol: 6679. Núm: PART 2. Pág. 319-326. 10.1007/978-3-642-21222-2_39.
M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Mining quantitative association rules based on evoluationary computation and its application to atmospheric pollution. Integrated Computer-Aided Engineering. 2010. Vol: 17. Núm: 3. Pág. 227-242. 10.3233/ICA-2010-0340.
Mining quantitative association rules based on evoluationary computation and its application to atmospheric pollution. Integrated Computer-Aided Engineering. 2010. Vol: 17. Núm: 3. Pág. 227-242. 10.3233/ICA-2010-0340.
M. Martínez-Ballesteros;Martínez-Álvarez, Francisco;Troncoso-Lora, Alicia;Riquelme-Santos, José Cristóbal:
Quantitative association rules applied to climatological time series forecasting. Lecture Notes in Computer Science. 2009. Vol: 5788. Pág. 284-291. 10.1007/978-3-642-04394-9_35.
Quantitative association rules applied to climatological time series forecasting. Lecture Notes in Computer Science. 2009. Vol: 5788. Pág. 284-291. 10.1007/978-3-642-04394-9_35.
Tesis dirigidas o codirigidas
Jiménez, Manuel Jesús:
Novel efficient deep learning architectures for time series forecasting. Tesis Doctoral. 2023
Novel efficient deep learning architectures for time series forecasting. Tesis Doctoral. 2023
Luna, José María:
New Internal and External Validation Indices for Clustering in Big Data. Tesis Doctoral. 2019
New Internal and External Validation Indices for Clustering in Big Data. Tesis Doctoral. 2019
