Publications Listing

SCI2S Publications (S. Gonzalez)

Number of Results: 12

Jump to Year: 2020, 2019, 2018, 2017, 2016, 2015

[3083] J. A. Cortés-Ibáñez, S. González, J. J. Valle-Alonso, J. Luengo, S. García, F. Herrera. Preprocessing methodology for time series: An industrial world application case study. Inf. Sci. 514: 385-401 (2020). doi: j.ins.2019.11.027

[2571] S. González, S. García, S-T. Li, F. Herrera. Chain based sampling for monotonic imbalanced classification. Information Sciences 474 (2019) 187-204. doi: 10.1016/j.ins.2018.09.062

[2570] Z-L. Zhang, X-G. Luo, S. González, S. García, F. Herrera. DRCW-ASEG: One-versus-One distance-based relative competence weighting with adaptive synthetic example generation for multi-class imbalanced datasets. Neurocomputing 285 (2018) 176-187. doi: 10.1016/j.neucom.2018.01.039
[2572] S. González, S. García, S-T. Li, R. John, F. Herrera. k-Vecinos más Cercanos Difuso para Clasificacion Monotonica. XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2018). IX Simposio de Teoría y Aplicaciones de la Minería de Datos (TAMIDA). Granada (SPAIN), October 23-26, 2018.

[2307] J. Alcalá-Fdez, R. Alcalá, S. González, Y. Nojima, S. García. Evolutionary Fuzzy Rule-Based Methods for Monotonic Classification. IEEE Transactions on Fuzzy Systems 25:6 (2017) 1376-1390. doi: 10.1109/TFUZZ.2017.2718491
[2156] S. González, S. García, M. Lázaro, A.. Figueiras-Vidal, F. Herrera. Class Switching according to Nearest Enemy Distance for learning from highly imbalanced data-sets. Pattern Recognition 70 (2017) 12-24. doi: 10.1016/j.patcog.2017.04.028
[2322] I. Triguero, S. González, J.M. Moyano, S. García, J. Alcalá-Fdez, J. Luengo, A. Fernández, M.J. del Jesús, L. Sánchez and F. Herrera. KEEL 3.0: An Open Source Software for Multi-Stage Analysis in Data Mining. International Journal of Computational Intelligence Systems 10 (2017) 1238-1249.

[2173] S. González, F. Herrera, S. García. Managing Monotonicity in Classification by a Pruned AdaBoost. 11th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS 2016). Lecture Notes in Computer Science book series (LNCS) 9648, Seville (Spain) 512-523. doi: 10.1007/978-3-319-32034-2_43
[2191] S. González, M. Lázaro, A.R. Figueiras-Vidal, S. García, F. Herrera. Intercambio de Clases de acuerdo a la Distancia al Enemigo más Cercano para Problemas con Clases altamente No Balanceadas. XVII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA), III Jornadas de Fusión de la Información y ensembles (FINO), Salamanca (Spain), September 14-16, 2016.

[1980] S. González, F. Herrera, S. García. Monotonic Random Forest with an Ensemble Pruning Mechanism based on the Degree of Monotonicity. New Generation Computing 33:4 (2015) 367-388. doi: 10.1007/s00354-015-0402-4
[2057] S. González, F. Herrera, S. García. Managing Monotonicity in Classification by a Pruned Random Forest. Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL 2015), Lecture Notes in Computer Science (LNCS) 9375, 53-60, 2015. doi: 10.1007/978-3-319-24834-9_7
[2192] S. González, F. Herrera, S. García. Clasificación Monotónica mediante poda de Bosques Aleatorios. XVI Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA), Albacete (Spain), November 9-12, 2015.