Ver Investigador - - Prisma - Unidad de Bibliometría

Manuel Jesus Jimenez Navarro

Profesor Sustituto
mjimenez3@us.es
Área de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Grupo: SISTEMAS INFORMATICOS - TIC-134 (Universidad de Sevilla)
Instituto de Inv.: I3US

Investiga en

Tipo Año Título Fuente
Artículo2024 Embedded feature selection for neural networks via learnable drop layer Logic Journal of the IGPL
Ponencia2024 Evolutionary Feature Selection for Time-Series Forecasting Proceedings of the 39th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing
Artículo2024 Explaining deep learning models for ozone pollution prediction via embedded feature selection APPLIED SOFT COMPUTING
Artículo2024 From simple to complex: a sequential method for enhancing time series forecasting with deep learning Logic Journal of the IGPL
Ponencia2024 Ground-Level Ozone Forecasting Using Explainable Machine Learning Lecture Notes in Computer Science
Capítulo2024 Multi-Objective Lagged Feature Selection Based on Dependence Coefficient for Time-Series Forecasting ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Capítulo2024 Toward Explaining Competitive Success in League of Legends: A Machine Learning Analysis ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Capítulo2024 Uso de herramientas software colaborativas para el seguimiento, estudio y evaluación de clases de enseñanzas prácticas y desarrollo Enseñanza e innovación educativa en el ámbito universitario
Ponencia2023 A bioinspired ensemble approach for multi-horizon reference evapotranspiration forecasting in Portugal Proceedings of the 38th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing
Artículo2023 A new deep learning architecture with inductive bias balance for transformer oil temperature forecasting Journal of Big Data
Ponencia2023 Association Rule Analysis of Student Satisfaction Surveys for Teaching Quality Evaluation Lecture Notes in Networks and Systems
Capítulo2023 Embedded Temporal Feature Selection for Time Series Forecasting Using Deep Learning Advances in Computational Intelligence
Ponencia2023 Explaining Learned Patterns in Deep Learning by Association Rules Mining Lecture Notes in Networks and Systems
Ponencia2023 Feature Selection Guided by CVOA Metaheuristic for Deep Neural Networks: Application to Multivariate Time Series Forecasting Lecture Notes in Networks and Systems
Ponencia2023 Feature-Aware Drop Layer (FADL): a nonparametric neural network layer for feature selection Lecture Notes in Networks and Systems
Artículo2023 PHILNet: A novel efficient approach for time series forecasting using deep learning INFORMATION SCIENCES
Artículo2022 DIAFAN-TL: An instance weighting-based transfer learning algorithm with application to phenology forecasting KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS
Ponencia2022 HLNet: a novel hierarchical deep neural network for time series forecasting 16th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (SOCO 2021)
Ponencia2021 A Model-Based Deep Transfer Learning Algorithm for Phenology Forecasting Using Satellite Imagery Lecture Notes in Computer Science
Ponencia2021 Electricity Consumption Time Series Forecasting Using Temporal Convolutional Networks Lecture Notes in Computer Science

Este investigador no ha dirigido/tutorizado tesis

Proyectos de Investigación

Fecha de inicio Fecha de fin Rol Denominación Agencia financiadora
01/09/2021 31/08/2025 Investigador/a Aprendizaje profundo y transferencia de aprendizaje eficientes para salud y movilidad conectada (PID2020-117954RB-C22) Ministerio de Ciencia e Innovación (Nacional)
01/09/2022 31/08/2025 Investigador/a Operación de Redes de Distribución basada en el Análisis de Datos para la Activación de Servicios de Flexibilidad (PID2021-124571OB-I00) Ministerio de Ciencia e Innovación (Nacional)

Contratos

Fecha de inicio Fecha de fin Rol Denominación Agencia financiadora
14/05/2024 13/05/2025 Investigador/a Automatización de Procesos Industriales Mediante Técnicas de Visión Artificial (P016-24/E22) Tornillería y Servicios, S.L.U. (Desconocido)
El investigador no tiene ningún resultado de investigación asociado