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MARTÍNEZ BALLESTEROS, MARÍA DEL MAR

Perfil en ORCID: 0000-0003-3160-7414

Perfil en ResearcherID: L-4168-2014

Perfil en Scopus: 35409627600\

Perfil en Dialnet: 2550802

Grupos de Investigación
  • DATA SCIENCE & BIG DATA LAB
Responsable de los siguientes proyectos/ayudas en la US

Proyectos:

  • Aprendizaje profundo y transferencia de aprendizaje eficientes para salud y movilidad conectada ( PID2020-117954RB-C22 ).
Participa los siguientes proyectos/ayudas en la US

Proyectos:

  • 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).
  • 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).
  • Tecnologías Big Data para Smart Grids ( US-1263341 - 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).
  • SocietySoft-Transferencia de herramientas, políticas y principios para la creación de software de calidad para la sociedad digital ( AT17_5904_USE - Investigador/a).
  • IA + IoT para la construcción de Servicios de Hogar Inteligente I ( P008-20/E22 - Investigador/a).
  • Big Data Streaming: Análisis de Datos Masivos Continuos. Modelos Descriptivos ( TIN2017-88209-C2-2-R - Investigador/a).
  • Técnicas avanzadas para el análisis de datos temporales. Aplicación a terremotos y contaminación ambiental ( P12-TIC-1728 - Investigador/a).
  • Técnicas Avanzadas para el Análisis de Datos Temporales: Aplicación a Terremotos y Contaminación Ambiental MOTRIZ ( P12-TIC-1728 - Investigador/a).
  • Big Time-Aware Data: Análisis de Datos Masivos Indexados en el Tiempo. Reglas y Clustering. ( TIN2014-55894-C2-1-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).
  • Modelos Avanzados para el Análisis Inteligente de Información. Aplicación a Datos Biomédicos y Medioambientales. ( P11-TIC-7528 - Investigador/a).
  • Análisis Inteligente de Información Medioambiental ( TIN2011-28956-C02-02 - Investigador/a).
  • Servicio web para el acceso a la información en portales open data ( PRY153/14 - 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).
  • HERCULES: Heurísticas Escalables para la Extracción de Conocimiento en Grandes Volúmenes de Información ( TIN 2007-68084-C02-02 - Investigador/a).
  • Big Data y analisis de datos escalable ( TIN2014-56425-REDT - ).

Contratos:

  • Servicios de Inteligencia de Negocio y Perfilado Estadistico del Servicio Andaluz de Empleo ( P031-20/E22 - 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 ).
  • Nuevos protocolos de comunicación para la creación de smart cities ( 2017/00179/001 - 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 ).
  • Servicio web de consulta para el acceso a la información en portales Open Data ( 2014/00202/001 - Investigador/a ).

Ayudas:

  • Incentivo al Grupo de Investigación TIC-134 ( 2011/TIC-134 - ).
  • Incentivo al Grupo de Investigación TIC-134 ( 2010/TIC-134 - ).
  • Ayuda a la Consolidación del Grupo de Investigación TIC-134 ( 2009 TIC-134 - ).
Publicaciones

Libros:

  • 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. ISBN 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. ISBN 978-84-693-8230-1

Publicaciones en Revistas:

  • Jiménez, Manuel Jesús, M. Martínez-Ballesteros, Martínez-Álvarez, Francisco, Asencio-Cortes, Gualberto:
    PHILNet: A novel efficient approach for time series forecasting using deep learning. En: Information Sciences. 2023. Vol. 632. Núm. . Pag. 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. En: Energies. 2023. Vol. 16. Núm. 5. Pag. 1-22 10.3390/en16052317
  • 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. En: Journal of Big Data. 2023. Vol. 10. Núm. 80. Pag. 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. En: Signal Transduction and Targeted Therapy. 2023. Vol. 8. Núm. 231. Pag. - 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. En: Interest Group in Pure and Applied Logics. Logic Journal. 2023. Vol. In press. Núm. . Pag. -
  • 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. En: Information Fusion. 2023. Vol. 94. Núm. . Pag. 169-180 10.1016/j.inffus.2023.01.021
  • Troncoso, Angela Del Robledo, M. Martínez-Ballesteros, Martínez-Álvarez, Francisco, Troncoso-Lora, Alicia:
    Explainable machine learning for sleep apnea prediction. En: Procedia Computer Science. 2022. Vol. 207. Núm. . Pag. 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. En: Artificial Intelligence in Medicine. 2020. Vol. . Núm. . Pag. - https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101976
  • 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. En: IEEE Access. 2019. Vol. 7. Núm. . Pag. 121695-121708 10.1109/ACCESS.2019.2935386
  • Luna, José María, M. Martínez-Ballesteros, García-Gutiérrez, Jorge, Riquelme-Santos, José Cristóbal:
    External clustering validity index based on chi-squared statistical test. En: Information Sciences. 2019. Vol. 487. Núm. . Pag. 1-17 10.1016/j.ins.2019.02.046
  • Luna, José María, García-Gutiérrez, Jorge, M. Martínez-Ballesteros, Riquelme-Santos, José Cristóbal:
    An approach to validity indices for clustering techniques in Big Data. En: Progress in Artificial Intelligence. 2018. Vol. 7. Núm. 2. Pag. 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. En: Knowledge-Based Systems. 2018. Vol. 153. Núm. . Pag. 176-192 10.1016/j.knosys.2018.04.037
  • Martínez-Álvarez, Francisco, Troncoso-Lora, Alicia, M. Martínez-Ballesteros, Riquelme-Santos, José Cristóbal:
    Applications of Computational Intelligence in Time Series. En: Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017. Núm. . Pag. 1-2 https://doi.org/10.1155/2017/9361749
  • 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. En: Journal of Biomedical Informatics. 2017. Vol. 72. Núm. . Pag. 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. En: Information Fusion. 2017. Vol. 36. Núm. . Pag. 114-129 10.1016/j.inffus.2016.11.005
  • 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. En: Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol. 9846. Núm. . Pag. 694-705 10.1007/978-3-319-32034-2_58
  • M. Martínez-Ballesteros, Troncoso-Lora, Alicia, Martínez-Álvarez, Francisco, Riquelme-Santos, José Cristóbal:
    Obtaining optimal quality measures for quantitative association rules. En: Neurocomputing. 2016. Vol. 176. Núm. . Pag. 36-47 10.1016/j.neucom.2014.10.100
  • Talavera, Ricardo, Pérez , Rubén , M. Martínez-Ballesteros, Troncoso-Lora, Alicia, Martínez-Álvarez, Francisco:
    A nearest neighbours-based algorithm for big time series data forecasting. En: Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol. 9846. Núm. . Pag. 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. En: Lecture Notes in Computer Science. 2016. Vol. 9868. Núm. . Pag. 160-169 10.1007/978-3-319-44636-3_15
  • M. Martínez-Ballesteros, Troncoso-Lora, Alicia, Martínez-Álvarez, Francisco, Riquelme-Santos, José Cristóbal:
    Improving a multi-objective evolutionary algorithm to discover quantitative association rule. En: Knowledge and Information Systems. 2016. Vol. 49. Núm. 2. Pag. 481-509 10.1007/s10115-015-0911-y
  • 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. En: Integrated Computer-Aided Engineering. 2015. Vol. 22. Núm. 1. Pag. 21-39 10.3233/ICA-140479
  • M. Martínez-Ballesteros:
    Discovering quantitative association rules: A novel approach based on evolutionary algorithms. En: AI communications. 2014. Vol. 27. Núm. 2. Pag. 153-165 10.3233/AIC-130590
  • M. Martínez-Ballesteros, Nepomuceno-Chamorro, Isabel De Los Angeles, Riquelme-Santos, José Cristóbal:
    Discovering gene association networks by multi-objective evolutionary quantitative association rules. En: Journal of Computer and System Sciences. 2014. Vol. 80. Núm. 1. Pag. 118-136 j.jcss.2013.03.010
  • M. Martínez-Ballesteros, Martínez-Álvarez, Francisco, Troncoso-Lora, Alicia, Riquelme-Santos, José Cristóbal:
    Selecting the best measures to discover quantitative association rules. En: Neurocomputing. 2014. Vol. 126. Núm. 27. Pag. 3-14 10.1016/J.NEUCOM.2013.01.05 6
  • M. Martínez-Ballesteros, Martínez-Álvarez, Francisco, Troncoso-Lora, Alicia, Riquelme-Santos, José Cristóbal:
    A sensitivity analysis for quality measures of association rules. En: Lecture Notes in Computer Science. 2013. Vol. 8073. Núm. . Pag. 578-587 link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-40846-5_58#
  • 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. En: Revista de Enseñanza Universitaria. 2011. Vol. 1. Núm. 38. Pag. 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. En: Soft Computing. 2011. Vol. 15. Núm. 10. Pag. 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. En: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2011. Vol. 109. Núm. 2. Pag. 217-227 10.1016/j.chemolab.2011.09.011,
  • M. Martínez-Ballesteros, Riquelme-Santos, José Cristóbal:
    Analysis of Measures of Quantitative Association Rules. En: Lecture Notes in Computer Science. 2011. Vol. 6679. Núm. PART 2. Pag. 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. En: Integrated Computer-Aided Engineering. 2010. Vol. 17. Núm. 3. Pag. 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. En: Lecture Notes in Computer Science. 2009. Vol. 5788. Núm. . Pag. 284-291 10.1007/978-3-642-04394-9_35

Aportaciones a Congresos:

  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

Tesis dirigidas y co-dirigidas:

  • Jiménez, Manuel Jesús:
    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