Charte Ojeda, F., Romero, I., Pérez Godoy, M. D., Rivera Rivas, A. J., & Castro, E. (2017). Comparative analysis of data mining and response surface methodology predictive models for enzymatic hydrolysis of pretreated olive tree biomass. Computers \& Chemical Engineering, 101, 23-30. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2017.02.008
Antonio Jesús Rivera Rivas
First name
Antonio Jesús
Last name
Rivera Rivas
2017
Charte Ojeda, F., Rueda, A. J., Espinilla, M., & Rivera Rivas, A. J. (2017). Evolución tecnológica del hardware de vídeo y las GPU en los ordenadores personales. Enseñanza y aprendizaje de ingeniería de computadores. Revista de experiencias docentes en ingeniería de computadores, 7, 111-128.
Pulgar Rubio, F. J., Rivera Rivas, A. J., Pérez Godoy, M. D., González García, P., Carmona, C. J., & del Jesus Díaz, M. J. (2017). MEFASD-BD: Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Subgroup Discovery in Big Data Environments - A MapReduce Solution. Knowledge-Based Systems, 117, 70-78. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.08.021
Charte Ojeda, F., Romero, I., Rivera Rivas, A. J., & Castro, E. (2017). Modeling the Transformation of Olive Tree Biomass into Bioethanol with Reg-CO2RBFN. 733-744. Cádiz (Spain). https://doi.org/10.1007/978-3-319-59153-7_63 (Original work published)
2016
Carmona, C. J., Pulgar Rubio, F. J., Rivera Rivas, A. J., del Jesus Díaz, M. J., & García, J. J. A. (2016). Estimating the Maximum Power Delivered by Concentrating Photovoltaics Technology Through Atmospheric Conditions Using a Differential Evolution Approach. 273-282. Sevilla (Spain): Springer. (Original work published 2026)
Charte Ojeda, F., Rivera Rivas, A. J., Pulgar Rubio, F. J., & del Jesus Díaz, M. J. (2016). Explotación de la potencia de procesamiento mediante paralelismo: un recorrido histórico hasta la GPGPU. Enseñanza y aprendizaje de ingeniería de computadores. Revista de experiencias docentes en ingeniería de computadores, 6, 19-33.
Espinilla, M., Santamaría, J., & Rivera Rivas, A. J. (2016). Gamificación en procesos de autoentrenamiento y autoevaluación. Experiencia en la asignatura de Arquitectura de Computadores. 6, 55-65.
Charte Ojeda, F., Rivera Rivas, A. J., del Jesus Díaz, M. J., & Herrera Triguero, F. (2016). MLSMOTE: Approaching imbalanced multilabel learning through synthetic instance generation. XVII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2016), 821-822. Salamanca (Spain). (Original work published)
Herrera Triguero, F., Charte Ojeda, F., Rivera Rivas, A. J., & del Jesus Díaz, M. J. (2016). Multilabel Classification: Problem Analysis, Metrics and Techniques. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-41111-8
Charte Ojeda, F., Rivera Rivas, A. J., del Jesus Díaz, M. J., & Herrera Triguero, F. (2016). On the Impact of Dataset Complexity and Sampling Strategy in Multilabel Classifiers Performance. 500-511. Seville (Spain). https://doi.org/10.1007/978-3-319-32034-2_42 (Original work published)