Daniel Mateos García

Profesor Contratado Doctor

PERFIL INVESTIGADOR · MINERVA

Daniel Mateos García

Daniel Mateos García forma parte del equipo de Minerva, grupo de investigación en inteligencia artificial y ciencia de datos de la Universidad de Sevilla.

Investigación

Su producción científica incluye trabajos sobre aprendizaje automático, clasificación de datos y aplicaciones de inteligencia artificial a la salud y la energía.

Perfil de Daniel Mateos García en PRISMA · Proyectos y contratos del grupo · Equipo de Minerva

Publicaciones de Daniel Mateos García

Artículos, contribuciones a congresos y otras publicaciones vinculadas a este perfil. Puedes consultar también el catálogo completo de publicaciones de Minerva.

2026

1.

Sánchez-López, José E.; Luna-Romera, José María; Mateos-García, Daniel; Galán-Sales, F. Javier

Counterfactual Simulation for Estimating Performance Loss in PV Systems: A Machine Learning Approach Proceedings Article

En: Communications in Computer and Information Science, pp. 171–181, 2026.

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2.

Cuende, Miguel; Pontes, Beatriz; Tuñón, Juan M. Castillo; García, Daniel Mateos; Gómez, Luis M. Marín; Santos, José C. Riquelme; Rodríguez, Gloria Rosa

Improving Liver Graft Decision-Making Through AI: Validation with Internal and National Datasets Proceedings Article

En: Lecture Notes in Computer Science, pp. 149–162, 2026.

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2023

3.

Balanza, Beatriz Pontes; Tuñón, Juan M Castillo; García, Daniel Mateos; Ruiz, Javier Padillo; Santos, José C Riquelme; Martinez, José M Álamo; Bellido, Carmen Bernal; Artacho, Gonzalo Suarez; Franco, Carmen Cepeda; Bravo, Miguel A Gómez; others,

Development of a liver graft assessment expert machine-learning system: when the artificial intelligence helps liver transplant surgeons Artículo de revista

En: Frontiers in Surgery, vol. 10, pp. 1048451, 2023.

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2019

4.

Mateos-García, Daniel; García-Gutiérrez, Jorge; Riquelme-Santos, José C.

On the evolutionary weighting of neighbours and features in the k-nearest neighbour rule Artículo de revista

En: Neurocomputing, vol. 326-327, pp. 54-60, 2019.

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2016

5.

Mateos-García, D; García-Gutiérrez, Jorge; Riquelme, J C

An evolutionary voting for k-nearest neighbours Artículo de revista

En: Expert Systems with Applications, vol. 43, pp. 9-14, 2016, (JCR(2015): 2.981 Q1 19/130 Computer Science, Artificial Intelligence).

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6.

Mateos-García, D; García-Gutiérrez, Jorge; Riquelme, J C

On the evolutionary weighting of neighbours and features in the k-Nearest Neighbours rule Artículo de revista

En: Neurocomputing, vol. 326–327, no 31, pp. 54-60, 2016, (JCR (2016): 3.317, Q1).

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7.

García-Gutiérrez, Jorge; González-Ferreiro, Eduardo; Mateos-García, Daniel; Riquelme-Santos, José C.

A Preliminary Study of the Suitability of Deep Learning to Improve LiDAR-Derived Biomass Estimation Proceedings Article

En: HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENT SYSTEMS, pp. 588–596, 2016.

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2015

8.

Garcia-Gutierrez, J; Garcia, M; Mateos-Garcia, D; Riquelme, J C

An Evolutionary Majority Voting to Improve Support Vector Machines' Classification of LIDAR and Imagery Data Fusion Artículo de revista

En: Neurocomputing, vol. 163, pp. 17-24, 2015, (JCR(2015): Q1 31/130 Computer Science, Artificial Intelligence).

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9.

García-Gutiérrez, Jorge; Mateos-García, Daniel; Garcia, Mariano; Riquelme-Santos, José C.

An evolutionary-weighted majority voting and support vector machines applied to contextual classification of LiDAR and imagery data fusion Artículo de revista

En: NEUROCOMPUTING, vol. 163, pp. 17–24, 2015.

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2014

10.

García-Gutiérrez, Jorge; Mateos-García, Daniel; Riquelme-Santos, José C.

Improving the k-nearest neighbour rule by an evolutionary voting approach Proceedings Article

En: HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS, HAIS 2014, pp. 296–305, 2014.

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2012

11.

Gutiérrez, J García; García, D Mateos; Jc., Riquelme

EVOR-STACK: a label-dependent evolutive stacking on remote sensing data fusion Artículo de revista

En: Neurocomputing, vol. 75, no 1, pp. 115-122, 2012, (JCR(2012): 1.634 Q2 37/115 Computer Science, Artificial Intelligence).

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12.

Mateos-García, D; García-Gutiérrez, J; Riquelme-Santos, J C

On the evolutionary optimization of k-NN by label-dependent feature weighting Artículo de revista

En: Pattern Recognition Letters, vol. 33, no 16, pp. 2232-2238, 2012, (JCR (2012): 1.266 Q2 56/115 Computer Science, Artificial Intelligence).

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13.

Garcia-Gutierrez, Jorge; Mateos-Garcia, Daniel; Riquelme-Santos, Jose C.

A non-parametric approach for accurate contextual classification of LIDAR and imagery data fusion Proceedings Article

En: HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENT SYSTEMS, PT II, pp. 455–466, 2012.

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2011

14.

García-Gutiérrez, Jorge; González-Ferreiro, Eduardo; Mateos-García, Daniel; Riquelme-Santos, Jose C.; Miranda, David

A comparative study between two regression methods on LiDAR data: A case study Proceedings Article

En: Hybrid Artificial Intelligent Systems: 6th International Conference, HAIS 2011, Wroclaw, Poland, May 23-25, 2011, Proceedings, Part II, pp. 311–318, 2011.

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2010

15.

Garcia-Gutierrez, Jorge; Mateos-Garcia, Daniel; Riquelme-Santos, Jose C.

A SVM and k-NN restricted stacking to improve land use and land cover classification Proceedings Article

En: HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS, PT 2, pp. 493–500, 2010.

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16.

Mateos-García, Daniel; García-Gutiérrez, Jorge; Riquelme-Santos, José C.

Label dependent evolutionary feature weighting for remote sensing data Proceedings Article

En: HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS, PT 2, pp. 272–279, 2010.

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2004

17.

Mateos, Daniel; Riquelme, José C.; Aguilar-Ruiz, Jesús S.

Evolutionary segmentation of yeast genome Proceedings Article

En: Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing, pp. 1026–1027, 2004.

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18.

Aguilar-Ruiz, JS; Mateos, D; Giraldez, R; Riquelme, JC

Statistical test-based evolutionary segmentation of yeast genome Artículo de revista

En: GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION - GECCO 2004, PT 1, PROCEEDINGS, vol. 3102, pp. 493–494, 2004.

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2002

19.

Troyano, Francisco Javier Ferrer; Aguilar-Ruiz, Jesús Salvador; Santos, José Cristobal Riquelme; García, Daniel Mateos

Visualización de consultas mediante segmentación de dimensiones significativas Book Section

En: VII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2002), pp. 45–54, 2002.

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