Fernández Hilario, A. L. . ., Carmona, C. J. ., del Jesus Díaz, M. J. ., & Herrera Triguero, F. . (2018). A Pareto Based Ensemble with Feature and Instance Selection for Learning from Multi-Class Imbalanced Datasets. Proc. Of the XVIII Conferencia De La Asociación Española Para La Inteligencia Artificial (XVIII CAEPIA), 1316-1317.
Cristóbal J. Carmona
First name
Cristóbal J.
Last name
Carmona
2018
Carmona, C. J. ., del Jesus Díaz, M. J. ., & Herrera Triguero, F. . (2018). A Unifying Analysis for the Supervised Descriptive Rule Discovery via the Weighted Relative Accuracy. Knowledge-Based Systems, 139, 89-100. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2017.10.015
García-Vico, Ángel M. ., Carmona, C. J. ., Martín, D. ., García-Borroto, M. ., & del Jesus Díaz, M. J. . (2018). An Overview of Emerging Pattern Mining in Supervised Descriptive Rule Discovery: Taxonomy, Empirical Study, Trends and Prospects. WIREs Data Mining and Knowledge Discovery, 8. https://doi.org/10.1002/widm.1231
Carmona, C. J. ., del Jesus Díaz, M. J. ., & Herrera Triguero, F. . (2018). Atipicidad: Medida de calidad clave dentro del descubrimiento de reglas descriptivas supervisadas. 827-828.
González García, P. ., García-Vico, Ángel M. ., Carmona, C. J. ., & del Jesus Díaz, M. J. . (2018). Improvement of subgroup descriptions in noisy data by detecting exceptions. Progress in Artificial Intelligence, 7, 55-64. https://doi.org/10.1007/s13748-017-0131-7
García-Vico, Ángel M. ., Carmona, C. J. ., González García, P. ., & del Jesus Díaz, M. J. . (2018). MOEA-EFEP: Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Extracting Fuzzy Emerging Patterns. IEEE Transaction on Fuzzy Systems, 26, 2861-2872. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2018.2814577
García-Vico, Ángel M. ., Carmona, C. J. ., González García, P. ., & del Jesus Díaz, M. J. . (2018). MOEA-EFEP: Un algoritmo evolutivo multi-objetivo para la extracción de patrones emergentes difusos. 671-672.
García-Vico, Ángel M. ., Carmona, C. J. ., González García, P. ., & del Jesus Díaz, M. J. . (2018). Una primera aproximación para la extracción de patrones emergentes en flujos continuos de datos. 1093-1098. Mejor trabajo del II Workshop en Big Data y Análisis de Datos Escalable - BigDADE 2018.
2017
Fernández Hilario, A. L. . ., Carmona, C. J. ., del Jesus Díaz, M. J. ., & Herrera Triguero, F. . (2017). A Pareto Based Ensemble with Feature and Instance Selection for Learning from Multi-Class Imbalanced Datasets. International Journal of Neural Systems, 27, 1-17. https://doi.org/10.1142/S0129065717500289
García-Vico, Ángel M. ., Carmona, C. J. ., & del Jesus Díaz, M. J. . (2017). Análisis de Diferentes Tipos de Reglas en Sistemas Difusos Evolutivos para Minería de Patrones Emergentes. 876-885.