María Martínez Ballesteros

María Martínez Ballesteros

Profesora Titular de Universidad

2019

Luna-Romera, J M; Núñez-Hernández, F; Martínez-Ballesteros, M; Riquelme, J C; Ibáñez, C. Usabiaga

Analysis of the evolution of the Spanish labour market through unsupervised learning Artículo de revista

En: IEEE Access, 2019, (JCR (2018) 4.098).

Enlaces | BibTeX

Luna-Romera, J M; Martínez-Ballesteros, M; García-Gutiérrez, J; Riquelme, J C

External Clustering Validity Index based on chi-squared statistical test Artículo de revista

En: Information Sciences, 2019, (JCR(2017): 4,305).

Enlaces | BibTeX

2018

Martín, D; Martínez-Ballesteros, M; García-Gil, D; Alcalá-Fdez, J; Herrera, F; Riquelme-Santos, J C

MRQAR: a generic MapReduce framework to discover Quantitative Association Rules in Big Data problems Artículo de revista

En: Knowledge-Based System, vol. 53, no 1, pp. 176-192, 2018, (JCR (2016): 4.529).

Enlaces | BibTeX

2017

Martínez-Ballesteros, M; García-Heredia, J M; Nepomuceno-Chamorro, I; Riquelme, J C

Machine learning techniques to discover genes with Potential Prognosis Role in Alzheimer's Disease using different biological sources Artículo de revista

En: Information Fusion, vol. 36, pp. 114-129, 2017, (JCR (2015): 4.353, Q1).

Enlaces | BibTeX

2016

Martínez-Ballesteros, M; Martínez-Álvarez, F; Troncoso, A; Riquelme, J C

Improving a multi-objective evolutionary algorithm to discover quantitative association rules Artículo de revista

En: Knowledge and Information Systems, vol. 49, no 2, pp. 481-509, 2016, (JCR (2016): 2.004).

Enlaces | BibTeX

Martínez-Ballesteros, M; Troncoso, A; Martínez-Álvarez, F; Riquelme, J C

Obtaining optimal quality measures for quantitative association rules Artículo de revista

En: Neurocomputing, vol. 176, pp. 36-47, 2016, (JCR (2016): 3.317, Q1).

Enlaces | BibTeX

Luna-Romera, J M; Macías-García, L; García-Gutiérrez, J; Martínez-Ballesteros, M; Riquelme, J C; González-Cámpora, R

A Study of the Suitability of Autoencoders for Preprocessing Data in Breast Cancer Experimentation Artículo de revista

En: Journal of Biomedical Informatics, vol. 72, no C, pp. 33-44, 2016, (JCR (2016): 2.753).

Enlaces | BibTeX

2015

Martínez-Ballesteros, M; Bacardit, J; Troncoso, A; Riquelme, J C

Enhancing the scalability of evolutionary algorithms to discover quantitative association rules in large-scale datasets Artículo de revista

En: Integrated Computer-Aided Engineering, vol. 22, no 1, pp. 21-39, 2015, (JCR (2015): 4.981, Q1).

Enlaces | BibTeX

2014

Martínez-Ballesteros, M; Nepomuceno-Chamorro, I A; Riquelme, J C

Discovering gene association networks by multi-objective evolutionary quantitative association rules Artículo de revista

En: Journal of Computer and Systems Sciences, vol. 89, no 1, pp. 118-136, 2014, (JCR (2014): , Q2).

Enlaces | BibTeX

Martínez-Ballesteros, M

Discovering quantitative association rules: A novel approach based on evolutionary algorithms Artículo de revista

En: AI Communications, vol. 27, no 2, pp. 153-165, 2014, (JCR (2014): 0.547, Q4).

Enlaces | BibTeX

Martínez-Ballesteros, M; Martínez-Álvarez, F; Troncoso, A; Jc., Riquelme

Selecting the best measures to discover quantitative association rules Artículo de revista

En: Neurocomputing, vol. 126, pp. 3-14, 2014, (JCR (2014): 2.083, Q2).

Enlaces | BibTeX

2011

Martínez-Ballesteros, M; Salcedo-Sanz, S; Riquelme, J C; Casanova-Mateo, C; Camacho, J L

Evolutionary Association Rules for Total Ozone Content Modeling from Satellite Observations Artículo de revista

En: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol. 109, no 2, pp. 217-227, 2011, (JCR (2011): 1.920, Q1).

Enlaces | BibTeX

Martínez-Ballesteros, M; A, Troncoso; F., Martínez-Álvarez; Riquelme, J C

An Evolutionary Algorithm to Discover Quantitative Association Rules in Multidimensional Time Series Artículo de revista

En: Soft Computing, vol. 15, no 10, pp. 2065-2084, 2011, (IF 1.880 24/99 Int App Q1, 30/111 Art Int Q2).

Enlaces | BibTeX

2010

Martínez-Ballesteros, M; Troncoso, A; Martínez-Álvarez, F; Jc., Riquelme

Mining quantitative association rules based on evolutionary computation and its application to atmospheric pollution Artículo de revista

En: Integrated Computer-Aided Engineering, vol. 17, no 3, pp. 227-242, 2010, (JCR (2010): 2.122, Q1).

Enlaces | BibTeX