• Dynamic clustering of time series with Echo State Networks 

      Atencia-Ruiz, Miguel Alejandro; Stoean, Catalin; Stoean, Ruxandra; Rodriguez Labrada, Roberto; Joya-Caparrós, Gonzalo (2019-06-05)
      In this paper we introduce a novel methodology for unsupervised analysis of time series, based upon the iterative implementation of a clustering algorithm embedded into the evolution of a recurrent Echo State Network. The ...
    • Estabilidad en sistemas neuronales realimentados.Aplicación al control 

      Atencia-Ruiz, Miguel Alejandro (Universidad de Málaga, Servicio de Publicaciones, 2004)
      Esta tesis presenta un estudio de las redes neuronales de Hopfield, en cuanto a su capacidad para resolver problemas de optimización. El análisis teórico de las características de estos sistemas se abordan con rigor ...
    • Evaluación de diferentes diseños de Aprendizaje Basado en Proyectos en el entorno de un máster profesional 

      García-Berdonés, Carmen; Molina-Tanco, Luis; Peña-Martin, Juan Pedro; García-Lagos, Francisco; Joya-Caparrós, Gonzalo; [et al.] (2013-10-08)
      Este trabajo presenta el diseño y puesta en marcha de algunas variantes del Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) llevadas a cabo en un título Máster en Sistemas Electrónicos. Los resultados obtenidos animan a usar ABP en ...
    • Hopfield networks: from optimization to adaptive control 

      Atencia-Ruiz, Miguel Alejandro; Joya-Caparrós, Gonzalo (2015-07-08)
      This paper proposes an adaptative control algorithm, which is designed by adding a parametric identification method to a non-linear controller. The identification module is built upon the Hopfield neural network, resulting in ...
    • An implementation of the Dilkstra algorithm for fuzzy costs (Technical report 2018) 

      Valdés, Lissette; Ariza-Quintana, Alfonso; Alonso, Sira; Joya-Caparrós, Gonzalo (2019-04-04)
      This report presents an implementation the Dijkstra algorithm applied to a type V fuzz graph. This new algorithm can find the shortest path in a graph with edge costs are defined as positive triangular fuzzy numbers
    • Modelado matemático de sistemas dinámicos en epidemiología 

      García Garaluz, María Esther (Universidad de Málaga, Servicio de Publicaciones y Divulgación Científica, 2014)
      El trabajo presentado en esta tesis se centra en la identificación de sistemas dinámicos mediante técnicas de inteligencia computacional. Concretamente, se realiza el modelado y estimación de parámetros de las epidemias ...
    • Non spontaneous saccadic movements identification in clinical electrooculography using machine learning 

      Becerra-García, Roberto Antonio; García-Bermúdez, Rodolfo; Joya-Caparrós, Gonzalo; Fernández-Higuera, Abel; Velázquez-Rodríguez, Camilo; [et al.] (Springer, 2015)
      In this paper we evaluate the use of the machine learning algorithms Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors, CART decision trees and Naive Bayes to identify non spontaneous saccades in clinical electrooculography ...
    • Numerical Implementation of Gradient Algorithms 

      Atencia-Ruiz, Miguel Alejandro; Hernández, Yadira; Joya-Caparrós, Gonzalo; Sandoval, Francisco (Springer, 2013)
      A numerical method for computational implementation of gradient dynamical systems is presented. The method is based upon the development of geometric integration numerical methods, which aim at preserving the dynamical ...
    • Propuesta de una asignatura basada en la materia de la recolección de energía ambiental a pequeña escala 

      Joya-Caparrós, Gonzalo; Navas-Borrero, Jose Luis (2019-07-18)
      En este trabajo se presenta una propuesta docente para la inclusión de la materia de la recolección de energía a partir de energía ambiental a pequeña escala. Se relacionan los campos conceptuales que conforman la asignatura ...
    • Redes neuronales artificiales para la gestión de sistemas de energía eléctrica 

      García-Lagos, Francisco (Universidad de Málaga, Servicio de Publicaciones, 2003)
      Esta tesis tiene dos objetivos generales principales: por un lado, estudiar las Redes Neuronales Artificiales (RNAs), tanto en sus aspectos teóricos como de aplicación a problemas reales. Por otro, la propuesta de ...
    • Saccadic points classification using Multilayer Perceptron and Randon Forest classifiers in EOG recording of patients with Ataxia SCA2 

      Becerra, Roberto; Joya-Caparrós, Gonzalo; García, Rodolfo; Velázque, Luis; Rodríguez, Roberto; [et al.] (2013-10-23)
      In this paper, we compare the performance of two different methods for the task of electrooculogram saccadic points classification in Patients with Ataxia SCA2: Multilayer Perceptrons (MLP) and Random Forest. First we ...
    • Time Series Clustering with Deep Reservoir Computing 

      Atencia-Ruiz, Miguel Alejandro; Gallicchio, Claudio; Joya-Caparrós, Gonzalo; Micheli, Alessio (Springer, 2020)
      This paper proposes a method for clustering of time series, based upon the ability of deep Reservoir Computing networks to grasp the dynamical structure of the series that is presented as input. A standard clustering ...
    • Uncertainty analysis of ANN based spectral analysis using Monte Carlo method 

      Salinas, J.R.; García-Lagos, Francisco; Díaz-de-Aguilar, J; Joya-Caparrós, Gonzalo; Sandoval-Hernandez, Francisco (Springer, 2017-06)
      Uncertainty analysis of an Artificial Neural Network (ANN) based method for spectral analysis of asynchronously sampled signals is performed. Main uncer-tainty components contributions, jitter and quantization noise, are ...
    • Unsupervised learning as a complement to convolutional neural network classification in the analysis of saccadic eye movement in spino-cerebellar ataxia type 2 

      Stoean, Catalin; Stoean, Ruxandra; Becerra-García, Roberto Antonio; Atencia-Ruiz, Miguel Alejandro; García-Lagos, Francisco; [et al.] (2019-06-17)
      This paper aims at assessing spino-cerebellar type 2 ataxiaby classifying electrooculography records into registers corresponding to healthy, presymptomatic and ill individuals. The primary used technique is the convolutional ...