Tesis dirigidas (9) Tesis que han dirigido los miembros del grupo

2023

  1. Constrained Clustering: Taxonomy, New Optimization Models, and Hybridizations with Singular Problems of Machine Learning

    González Almagro, Germán

    Dirigida por SALVADOR GARCÍA LÓPEZ y JOSÉ RAMÓN CANO DE AMO

2022

  1. Mejoras en tratamiento de problemas de clasificación con modelos basados en autoencoders

    Charte Luque, Francisco David

    Dirigida por FRANCISCO CHARTE OJEDA

2021

  1. Pre-procesamiento de datos para aprendizaje de Distribución de Etiquetas

    González López, Manuel

    Dirigida por SALVADOR GARCÍA LÓPEZ y JOSÉ RAMÓN CANO DE AMO

2020

  1. Modelos descriptivos basados en aprendizaje supervisado para el tratamiento de big data y flujos continuos de datos

    GARCÍA VICO, ÁNGEL MIGUEL

    Dirigida por CRISTÓBAL JOSÉ CARMONA DEL JESÚS y PEDRO GONZÁLEZ GARCÍA

2019

  1. Redes de arquitectura profunda y ensembles para el tratamiento de la alta dimensionalidad y el desbalanceo en aprendizaje supervisado

    Pulgar Rubio, Francisco Javier

    Dirigida por MARÍA JOSÉ DEL JESÚS DÍAZ y FRANCISCO CHARTE OJEDA

2017

  1. Modelos híbridos de aprendizaje basados en instancias y reglas para clasificación monotónica

    GARCÍA FERNÁNDEZ, JAVIER

    Dirigida por JOSÉ RAMÓN CANO DE AMO y SALVADOR GARCÍA LÓPEZ

2015

  1. Nuevos métodos híbridos de computación flexible para clasificación multietiqueta

    Charte Ojeda, Francisco

    Dirigida por ANTONIO JESÚS RIVERA RIVAS y MARÍA JOSÉ DEL JESÚS DÍAZ

2011

  1. Sistemas evolutivos difusos para la obtencion de modelos descriptivos mediante aprendizaje supervisado

    CARMONA DEL JESUS, CRISTOBAL JOSE

    Dirigida por PEDRO GONZÁLEZ GARCÍA y MARÍA JOSÉ DEL JESÚS DÍAZ

2010

  1. Metodos hibridos evolutivos cooperativos-competitivos para el diseño de redes de funciones de base radial

    Pérez Godoy, María Dolores

    Dirigida por MARÍA JOSÉ DEL JESÚS DÍAZ y ANTONIO JESÚS RIVERA RIVAS