Daniel Mateos García

Profesor Contratado Doctor
mateosg@us.es
Área de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Grupo: DATA SCIENCE & BIG DATA LAB (TIC-254)
Tipo Año Título Fuente
Artículo2018 On the evolutionary weighting of neighbours and features in the k-nearest neighbour rule NEUROCOMPUTING
Ponencia2016 A Preliminary Study of the Suitability of Deep Learning to Improve LiDAR-Derived Biomass Estimation HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENT SYSTEMS
Artículo2016 An evolutionary voting for k-nearest neighbours EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
Artículo2015 An evolutionary-weighted majority voting and support vector machines applied to contextual classification of LiDAR and imagery data fusion NEUROCOMPUTING
Ponencia2014 Improving the k-nearest neighbour rule by an evolutionary voting approach HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS, HAIS 2014
Ponencia2012 A non-parametric approach for accurate contextual classification of LIDAR and imagery data fusion HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENT SYSTEMS, PT II
Artículo2012 EVOR-STACK: A label-dependent evolutive stacking on remote sensing data fusion NEUROCOMPUTING
Artículo2012 On the evolutionary optimization of k-NN by label-dependent feature weighting Pattern Recognition Letters
Ponencia2011 A comparative study between two regression methods on LiDAR data: A case study HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENT SYSTEMS, PART II
Ponencia2010 A SVM and k-NN restricted stacking to improve land use and land cover classification HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS, PT 2
Ponencia2010 Label dependent evolutionary feature weighting for remote sensing data HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS, PT 2
Ponencia2004 Evolutionary segmentation of yeast genome Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing
Artículo2004 Statistical test-based evolutionary segmentation of yeast genome GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION - GECCO 2004, PT 1, PROCEEDINGS

Este investigador no ha dirigido/tutorizado tesis

Proyectos de Investigación

Fecha de inicio Fecha de fin Rol Denominación Agencia financiadora
13/12/2004 13/12/2007 Investigador/a Técnicas emergentes de minería de datos para la extracción de conocimiento de grandes volúmenes de información: aplicación a datos científicos e industriales (TIN2004-00159) Ministerio de Ciencia y Tecnología (Nacional)
01/02/2020 30/04/2022 Investigador/a BIDASGRI: Tecnologías Big Data para Smart Grids (US-1263341) Junta de Andalucía (Consejería de Economía y Conocimiento) (Autonómico)
01/01/2015 30/06/2019 Investigador/a Big Time-Aware Data: Análisis de Datos Masivos Indexados en el Tiempo. Reglas y Clustering (TIN2014-55894-C2-1-R) Ministerio de Economía y Competitividad (Nacional)
01/01/2012 30/06/2016 Investigador/a Análisis Inteligente de Información Medioambiental (TIN2011-28956-C02-02) Ministerio de Ciencia e Innovación (Nacional)
01/09/2021 31/08/2024 Investigador/a Aprendizaje profundo y transferencia de aprendizaje eficientes para salud y movilidad conectada (PID2020-117954RB-C22) Ministerio de Ciencia e Innovación (Nacional)
01/10/2007 31/03/2012 Investigador/a Heurísticas escalables para la extracción de conocimiento en grandes volúmenes de información (TIN2007-68084-C02-02) Ministerio de Educación y Ciencia (Nacional)
01/01/2020 31/12/2022 Investigador/a Modelos híbridos adaptativos para predecir la producción de energías renovables solar y eólica (P18-RT-2778) Junta de Andalucía (Consejería de Economía y Conocimiento) (Autonómico)
El investigador no tiene ningún resultado de investigación asociado