Publications
Jesús S. Aguilar-Ruiz
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In Press (0)
2008 (1)
140.- Evolutionary techniques applied to the optimal short-term scheduling of the electrical energy production Alicia Troncoso, José C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jesus M. Riquelme European Journal of Operational Research, Vol 185, Issue 3, pp. 1114-1127.
2007 (15)
139.- Natural Encoding for Evolutionary Supervised Learning Jesús S. Aguilar-Ruiz, Raul Giraldez, José C. Riquelme IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol 11, Issue 4, pp. 466-479.
138.- An overview on learning from data streams
Joao Gama, Pedro Rodrigues, Jesus S. Aguilar-Ruiz
New Generation Computing, 25 (1), pp. 1-4.
137.- Attribute Selection in Software Engineering Datasets for Detecting Fault Modules. Daniel Rodríguez, Roberto Ruiz, Juan Jose Cuadrado-Gallego, Jesús S. Aguilar-Ruiz, Miguel Garre IEEE Press, pp. 418-423 (EUROMICRO).
136.- Discovering alpha -Patterns from Gene Expression Data.
Domingo S. Rodríguez-Baena, Norberto Díaz-Díaz, Jesús S. Aguilar-Ruiz, Isabel A. Nepomuceno-Chamorro
Lecture Notes in Computer Science 4881, pp. 831-839 (IDEAL)
135.- Biclusters Evaluation Based on Shifting and Scaling Patterns.
Juan A. Nepomuceno, Alicia Troncoso Lora, Jesús S. Aguilar-Ruiz, Jorge García-Gutiérrez
Lecture Notes in Computer Science 4881, pp. 840-849 (IDEAL)
134.- A Deterministic Model to Infer Gene Networks from Microarray Data.
Isabel A. Nepomuceno-Chamorro, Jesús S. Aguilar-Ruiz, Norberto Díaz-Díaz, Domingo S. Rodríguez-Baena, Jorge García
Lecture Notes in Computer Science 4881, pp. 850-859 (IDEAL)
133.- Detecting Fault Modules Applying Feature Selection to Classifiers. Daniel Rodríguez, Roberto Ruiz, Juan Jose Cuadrado-Gallego, Jesús S. Aguilar-Ruiz IEEE Press, pp. 667-672 (IRI)
132.- Detection of Microcalcifications in Mammographies Based on Linear Pixel Prediction and Support-Vector Machines Francisco Martinez-Alvarez, Alicia Troncoso, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz IEEE Press, pp. 141-146 (CBMS)
131.- Evolutionary Search of Biclusters by Minimal Intrafluctuation Raul Giraldez, Federico Divina, Beatriz Pontes, Jesus S. Aguilar-Ruiz IEEE Press, pp. (IC Fuzzy Systems)
130.- A Multi-Objective Approach to Discover Biclusters in Microarray Data Federico Divina, Jesús S. Aguilar-Ruiz ACM Press, pp. 385-392 (GECCO)
129.-Virtual Error: A New Measure for
Evolutionary Biclustering
Beatriz Pontes, Federico Divina, Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz
Lecture Notes in Computer Science 4447, pp. 217-226.
(EVOBIO)
128.-Patrones en Biclusters usando Técnicas de Optimización sin Restricciones Juan A. Nepomuceno, Alicia Troncoso Lora, Jesús S. Aguilar-Ruiz pp. 413-417 (MAEB) 127.-Spade: Algoritmo Evolutivo para Descubrir Patrones de Desplazamiento en Microarrays Beatriz Pontes, Raúl Giráldez, Jesús S. Aguilar-Ruiz pp. 633-637 (MAEB)
126.-Método basado en Algoritmos Genéticos para encontrar Biclusters Significativos Federico Divina, Francisco Martínez, Jesús S. Aguilar-Ruiz pp. 639-646 (MAEB)
125.-Mejor Subconjunto Aglomerativo Ordenado para Selección de Atributos Roberto Ruiz, José C. Riquelme, Jesús S. Aguilar-Ruiz pp. 501-508 (MAEB)
2006 (11)
124.- Incremental wrapper-based gene selection from microarray expression data for cancer classification Roberto Ruiz, José C. Riquelme, Jesús S. Aguilar-Ruiz Pattern Recognition, Vol 39, Issue 12, pp. 2383-2392.
123.- Biclustering of Expression Data with Evolutionary Computation Jesús S. Aguilar-Ruiz, Federico Divina IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering, Vol 18, Nº 5, pp. 590-602.
122.- A comparison of Effort Estimation Methods for 4GL programs: experiences with Statistics and Data Mining Macario Polo, José C. Riquelme, Mario Piattini, Jesús S. Aguilar-Ruiz, Francisco Ruiz, Francisco Ferrer International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, Vol 16, Nº 1, pp. 127-140.
121.- Shifting Patterns Discovery in Microarrays with Evolutionary Algorithms Raul Giraldez, Beatriz Pontes, Jesus S. Aguilar-Ruiz Lecture Notes in Artificial Intelligence 4252, pp. 1264-1271 (KES)
120.- Gene ranking from microarray data for cancer classification - A machine learning approach Roberto Ruiz, Beatriz Pontes, Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz Lecture Notes in Artificial Intelligence 4252, pp. 1272-1280 (KES)
119.- Neighborhood-based Clustering of Gene-Gene Interactions Norberto Díaz, Domingo S. Rodríguez, Isabel Nepomuceno, Jesús S. Aguilar-Ruiz
Lecture Notes in Artificial Intelligence 4224, pp. 1111-1120 (IDEAL)
118.- Databases Reduction by Ordered Projection Isabel A. Nepomuceno-Chamorro, Juan A. Nepomuceno, Roberto Ruiz Sánchez, Jesús S. Aguilar-Ruiz
Lecture Notes in Computer Science 4265, pp. 337-341 (DS)
117.- A measure for data set editing by ordered projections Jesús S. Aguilar-Ruiz, Juan A. Nepomuceno, Norberto Diaz-Diaz, Isabel Nepomuceno
Lecture Notes in Computer Science 4031, pp. 1349-1358 (IEA-AIE)
116.- Editorial message: special track on data streams
Jesús S. Aguilar-Ruiz, Francisco J. Ferrer-Troyano
ACM Press, pp. 641-642 (SAC)
115.- Data Streams classification by Incremental Rule Learning with Parameterized Generalization
Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesús S. Aguilar-Ruiz, José C. Riquelme
ACM Press, pp. 657-661 (SAC)
114.- Biclustering of gene expression data based on local nearness
Jesús S. Aguilar-Ruiz, Domingo S. Rodríguez, Dan A. Simovici
Extraction et Gestion des Connaissances, pp. 681-692 (EGC)
2005 (19)
113.- Shifting and Scaling Patterns from Gene Expression Data Jesús S. Aguilar-Ruiz Bioinformatics, Vol 21, Nº 10, pp. 3840-3845.
112.- Knowledge-based Fast Evaluation for Evolutionary Learning Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C, Vol 35, Nº 2, pp. 254-261
111.- Connecting
Segments for Visual Data Exploration and Interactive Mining of Decision Rules
Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesús S. Aguilar-Ruiz, José C. Riquelme
Journal of Universal Computer Science, Vol 11, Issue
11, pp. 1835-1848
110.- Editorial: Visual
Data Mining
Jesús S. Aguilar-Ruiz, Francisco J. Ferrer-Troyano
Journal of Universal Computer Science, Vol 11, Issue
11, pp. 1749-1751
109.-
Incremental Rule Learning and Border Examples Selection from Numerical Data Streams
Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesús S. Aguilar-Ruiz, José C. Riquelme
Journal of Universal Computer Science, Vol 11, Issue
8, pp. 1426-1439
108.- Editorial: Data Streams
Jesús S. Aguilar-Ruiz, Joao Gama
Journal of Universal Computer Science, Vol 11, Issue
8, pp. 1349-1352
107.-
Evolutionary Biclustering of Microarray Data
Jesus S. Aguilar-Ruiz, Federico Divina
Lecture Notes in Computer Science 3449, pp.
1-10 (EvoBio)
106.- Feature Selection based on bootstrapping
Norberto Díaz, Jesús S. Aguilar-Ruiz, Juan A. Nepomuceno,
Jorge Garcia
IEEE Press, Advanced Computing in Biomedicine (CIMA)
105.- Analysis of Feature
Rankings for Classification
Roberto Ruiz, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose
C. Riquelme, Norberto Diaz-Diaz
Lecture Notes in Computer Science 3646, pp. 362-372, (IDA)
104.- Feature Influence for Evolutionary Learning Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz ACM Press, pp. 1139-1145 (GECCO)
103.- GA-based Approach to Discover Meaningful Biclusters Jesus S. Aguilar-Ruiz, Federico Divina ACM Press, pp. 473-474 (GECCO)
102.- Evolutionary Computation for Biclustering of Gene Expression Jesus S. Aguilar-Ruiz, Federico Divina ACM Press, pp. 959-960 (SAC)
101.- Heuristic Search over a Ranking for Feature Selection Roberto Ruiz, José Cristóbal Riquelme Santos, Jesús S. Aguilar-Ruiz Lecture Notes in Computer Science 3512, pp. 742-749 (IWANN)
100.- An Approach to Reduce the Cost of Evaluation in Evolutionary Learning Raúl Giráldez, Norberto Díaz-Díaz, Isabel A. Nepomuceno-Chamorro, Jesús S. Aguilar-Ruiz Lecture Notes in Computer Science 3512, pp. 804-811 (IWANN)
99.- Editorial: Data Streams Jesus S. Aguilar-Ruiz, S. Muthukrishnan ACM Press, pp. 553-554 (SAC)
98.- Incremental Rule Learning based on Example Nearness from Numerical Data Streams Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme ACM Press, pp. 568-572 (SAC)
97.-
Biclustering de Datos de Expresión Genómica
con Computación Evolutiva Multiobjetivo
Federico Divina, Jesús S. Aguilar-Ruiz, Norberto Diaz-Diaz
pp. 229, (MAEB)
96.-
Selección de atributos relevantes basada en
bootstrapping
Jesús S. Aguilar-Ruiz, Norberto Diaz-Diaz
pp. 21, (TAMIDA)
95.- Minería de Data Streams: Conceptos y Principales Técnicas Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz Jornadas Técnicas de Minería de Datos, Universidad de Castilla-La Mancha
2004 (19)
94.- Experimental Evaluation of Discretization Schemes for Rule Induction Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jaume Bacardit, Federico Divina Lecture Notes in Computer Science 3102, pp. 829-839 (GECCO)
93.- Statistical Test-based Evolutionary Segmentation of Yeast Genome Jesus S. Aguilar-Ruiz, Daniel Mateos, Raul Giraldez, Jose C. Riquelme Lecture Notes in Computer Science 3102, pp. 493-494 (GECCO)
92.- Knowledge Discovery in Lymphoma Cancer from Gene Expression
Jesus S. Aguilar-Ruiz, Francisco Azuaje
Lecture Notes in Artificial Intelligence 3177, pp. 31-38 (IDEAL)
91.-Wrapper for Ranking Feature Selection Roberto Ruiz, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme Lecture Notes on Artificial Intelligence 3177, pp. 384 (IDEAL)
90.- Data Mining Approaches to Diffuse B-cell Lymphoma Gene Expression Data Interpretation Jesus S. Aguilar-Ruiz, Francisco Azuaje, Jose C. Riquelme Lecture Notes on Artificial Intelligence 3181 (DEXA)
89.- Multi-Dimensional Data Visual Exploration by Interactive Information Segments Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme Lecture Notes on Artificial Intelligence 3181, p. 239 (DEXA)
88.- Clustering Main Concepts from E-mails Jesus S. Aguilar-Ruiz, Domingo S. Rodriguez-Baena, Paul R. Cohen, Jose C. Riquelme Lecture Notes on Artificial Intelligence 3040, pp. 231-240
87.- Knowledge Discovery from Doctor-Patient Relationship Jesus S. Aguilar-Ruiz, Raquel Costa, Federico Divina ACM Press, pp. 280-284 (SAC)
86.- Editorial: Data Streams Jesus S. Aguilar-Ruiz, Paul R. Cohen ACM Press (SAC)
85.- Discovering Decision Rules for Numerical Data Streams Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme ACM Press, pp. 649-653 (SAC)
84.- Evolutionary segmentation of yeast genome
Daniel Mateos, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz
ACM Press, pp. (SAC)
83.- Tendencias de la Mineria de Datos en España. Editors: Raul Giraldez, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz
82.- Aprendizaje Evolutivo de Reglas: Mejoras en la Codificación y Evaluación de Individuos
Raúl Giráldez, Jose C. Riquelme y Jesus S. Aguilar-Ruiz
Tendencias de la Minería de Datos en España
81.- Learning Decision Rules by Means of Hybrid-Encoded Evolutionary Algorithms Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme Book Chapter, AIKP Series, Springer-Verlag Graña, Duro, Anjou & Wang (Eds.)
80.- Databases Reduction
Roberto Ruiz, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme
pp.98-103 (ICEIS)
79.- Mann-Whitney Test-based Segmentation of Yeast Genomic Information Daniel Mateos, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz Intelligent Systems Design and Applications (ISDA)
78.- Extraccion de Genes Relevantes a partir de BDs Genomicas
Roberto Ruiz, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme
pp. (JISBD)
77.- Una propuesta para reducir el coste de evaluación en aprendizaje evolutivo
Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme
pp. 134-140 (MAEB)
76.- Modelado dinámico y aprendizaje automático aplicado a la gestión de proyectos software
Isabel Ramos, Mercedes Ruiz, Javier Aroba, Manuel Mejías, Jose C. Riquelme,
Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jacinto Mata, Jose Luis Alvarez, Raul Giraldez, Francisco J. Ferrer-Troyano, Roberto Ruiz
pp. (AGPCSW)
2003 (21)
75.- Evolutionary Learning of Hierarchical Decision Rules Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Miguel Toro IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B, Vol 33, Issue 2, pp. 324-331
74.- Finding Representative Patterns with Ordered Projections Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Miguel Toro Pattern Recognition, Elsevier, Vol 36/4, pp. 1009-1018
73.- Supervised Learning by means of Accuracy-aware Evolutionary Algorithms
Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Carmelo Del Valle
Information Sciences, Elsevier, Vol 156/3-4 pp. 173-188
72.- Natural Coding: a more Efficient Representation for Evolutionary Learning Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme Lecture Notes on Computer Science 2723, pp.979-990 (GECCO)
71.- Mining Low Dimensionality Data Streams of Continuous Attributes Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Domingo S. Rodriguez-Baena Lecture Notes on Artificial Intelligence 2902, pp. 264-278 (EPIA)
70.- Evolutionary Neuroestimation of Fitness Functions Jesus S. Aguilar-Ruiz, Daniel Mateos, Domingo S. Rodriguez Lecture Notes on Artificial Intelligence 2902, pp. 74-83 (EPIA)
69.- NLC: A Measure Based on Projections Roberto Ruiz, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz Lecture Notes on Computer Science 2736, pp. 907-916 (DEXA)
68.- Fast Feature Ranking Algorithm Roberto Ruiz, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz Lecture Notes on Artificial Intelligence 2773, pp. 325-331 (KES)
67.- Fast Feature Selection by means of Projections Roberto Ruiz, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz Lecture Notes on Artificial Intelligence 2718, pp.461-470 (IEA/AIE)
66.- An Efficient Data Structure for Decision Rules Discovery Jesus S. Aguilar-Ruiz, Raul Giraldez, Jose C. Riquelme ACM Press (SAC)
65.- Prototype-based Mining of Numeric Data Streams Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme ACM Press (SAC)
64.- Empirical Evaluation of the Difficulty of Finding a good value of K for the Nearest Neighbor Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme Lecture Notes on Computer Science 2658, pp.766-773 (ICCS)
63.- Visualization Techniques of Management Rules for Software Development Projects Jacinto Mata, José L. Álvarez, José C. Riquelme, Isabel Ramos, Jesús S. Aguilar Ruiz, Francisco J. Ferrer-Troyano IEEE Computer Society pp. 360-367 (QSIC)
62.- Reduccion de Bases de Datos Roberto Ruiz, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme (JISBD)
61.- Mineria de Datos y Textos aplicada a la Extracción de Conocimiento a partir de Mensajes de Correo Electrónico Domingo S. Rodriguez-Baena, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Paul R. Cohen, Jose C. Riquelme (JISBD)
60.- Knowledge Extraction from E-mail Texts Jesus S. Aguilar-Ruiz, Domingo S. Rodriguez-Baena, Paul R. Cohen, Jose C. Riquelme (CAEPIA)
59.- Segmentación Evolutiva del Genoma de la Levadura Da8niel Mateos, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Antonio Marín (CAEPIA)
58.- Extendiendo la Semántica de los Datos en Aprendizaje Supervisado Gualberto Asencio, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Francisco J. Ferrer-Troyano (CAEPIA)
57.- Reglas de Decisión bajo demanda para Secuencias de Datos Continuos Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme (CAEPIA)
56.- COGITO*: Aprendizaje Evolutivo de Reglas de Decisión con Codificación Natural Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme (MAEB)
55.- Modelo Neuro-Evolutivo: Estimación Neuronal de la Función de Evaluación. Parte I: Eficiencia. Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Daniel Mateos (MAEB)
2002 (22)
54.- Removing Examples and Discovering Hierarchical Decision Rules with Evolutionary Algorithms
Jesus S. Aguilar-Ruiz
Artificial Intelligence Communications, IOS Press Vol 14, Nº 4, pp. 231-233
53.- Projection-based Measure for Efficient Feature Selection Roberto Ruiz, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, IOS Press, Vol 12, Nº 3-4, pp. 175-183
52.- A Framework for Separation of Concerns in the Field of Knowledge Discovery for Web Agents
Rafael Corchuelo, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose Luis Arjona
International Journal of Computers, Systems and Signals, Vol 3, Nº 2, pp. 12-28
51.- Review of Theory of Genetic Algorithms
Jesus S. Aguilar-Ruiz
ACM Computing Reviews, March
50.- Proceedings of the Workshop de Mineria de Datos y Aprendizaje Editors:Francisco Herrera, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz
49.- Improving the Evolutionary Coding for Machine Learning Tasks Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Carmelo Del Valle IOS Press, pp. 173-177 (ECAI)
48.- SOAP: Efficient Feature Selection of Numeric Attributes Roberto Ruiz, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme Lecture Notes on Artificial Intelligence 2527, pp. 233-242 (IBERAMIA)
47.- A Pomset-based Model for Estimating Workcells' Setups in Assembly Sequence Planning Carmelo Del Valle, Miguel Toro, Rafael Ceballos, Jesus S. Aguilar-Ruiz Lecture Notes on Artificial Intelligence 2527, pp. (IBERAMIA)
46.- Generation of Management Rules throgh Systems Dynamics and Evolutionary Computation Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, D. Rodriguez-Garcia, Isabel Ramos Lecture Notes on Computer Science 2559, pp. 615-628, (PROFES)
45.- Natural Evolutionary Coding: an Application to Estimating Software Development Projects Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Isabel Ramos Late-Breaking Papers, pp. 1-8 (GECCO)
44.- Local Nearest Neighbour by Competition Francisco J. Ferrer-Troyano, Raul Giraldez, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Domingo S. Rodriguez-Baena IOS Press, pp.260-264 (KES)
43.- Discretization Oriented to Decision Rule Generation Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Francisco J. Ferrer-Troyano, Domingo S. Rodriguez-Baena IOS Press, pp.275-279 (KES)
42.- Discretization by Maximal Global Goodness Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Domingo S. Rodriguez-Baena pp. 742-746 (FSKD)
41.- Codificación Indexada de Atributos Continuos para Algoritmos Evolutivos en Aprendizaje Supervisado Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz pp. 161-167 (MAEB)
40.- Estudio del Cáncer de Linfoma a partir del Nivel de Expresividad Genética con técnicas KDD Jesus S. Aguilar-Ruiz, Francisco Azuaje, Jose C. Riquelme, Daniel Mateos, Jose N. Hidalgo, Maribel Rueda, Manuel Ortiz WORKSHOP BIOINFORMATICA (IBERAMIA)
39.- Investigación sobre Minería de Datos en la Universidad de Sevilla Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose L. Alvarez, Francisco J. Ferrer-Troyano, Raul Giraldez, Jacinto Mata, Daniel Mateos, Jose C. Riquelme, Alicia Troncoso pp. 231-242 WORKSHOP MINERIA DE DATOS (IBERAMIA)
38.- Indexación de Datos para Evaluación Rápida de Reglas de Decisión Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme pp. (JISBD)
37.- Visualización de Consultas mediante Segmentación de Atributos Significativos Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme pp. (JISBD)
36.- Una Comparativa de Métodos para la Estimación del Esfuerzo en Programas 4GL: Experiencias con Estadística y Minería de Datos Macario Polo, Jose C. Riquelme, Mario Piattini, Jesus S. Aguilar-Ruiz, F. Ruiz, Francisco J. Ferrer-Troyano pp. (JISBD)
35.- Reglas de Decisión a partir de Flujos de Datos Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme pp. (JISBD)
34.- Técnicas de Visualización de Reglas de Gestión para Proyectos de Desarrollo Software Jose C. Riquelme, Isabel Ramos, Jose L. Alvarez, Jacinto Mata, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Francisco J. Ferrer-Troyano pp. (JISBD)
33.- Un Modelo de Optimización CSP para la Sustitución de Piezas Defectuosas Diagnosticadas Carmelo Del Valle, Rafael M. Gasca, Juan A. Ortega, Jesus S. Aguilar-Ruiz pp. 49-58 (JARCA)
2001 (12)
32.- An Evolutionary Approach to Estimating Software Development Projects Jesus S. Aguilar-Ruiz, Isabel Ramos, Jose C. Riquelme, Miguel Toro Information and Software Technology, Elsevier, Vol 43, Nº 14, pp. 875-882
31.- Data Set Editing by Ordered Projection
Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Miguel Toro
Intelligent Data Analysis, IOS Press, Vol 5, Nº 5, pp. 1-13
30.- Non-Parametric Nearest Neighbour with Local Adaptation Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz,Jose C. Riquelme Lecture Notes on Artificial Intelligence 2258, pp. 207-216 (EPIA)
29.- SNN: A Supervised Clustering Algorithm Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Raul Giraldez Lecture Notes on Artificial Intelligence 2070, pp. 207-216 (IEA/AIE)
28.- Separation Surfaces through Genetic Programming Jose C. Riquelme, Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz Lecture Notes on Artificial Intelligence 2070, pp. 428-433 (IEA/AIE)
27.- Integration of Information in a Training Environment for Software Project Management Javier Tuya, P. Fernandez, M. A. Prieto, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Isabel Ramos, Jose C. Riquelme, Francisco J. Ferrer-Troyano, Miguel Toro, Mercedes Ruiz-Carreira, D. Rodriguez-Garcia, M. Satpathy, Rachel Harrison, A. Ruiz de Infante, Javier Dolado, R. Mantilla, M. A. Alvarez BCS Edition, pp. 31-42 (SQM)
26.- Codificación Natural: Propuesta para Algoritmos Evolutivos en Aprendizaje Supervisado Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme (CAEPIA)
25.- Discretización Supervisada no Paramétrica Orientada a la Obtención de Reglas de Decisión Raul Giraldez, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme (CAEPIA)
24.- Búsqueda de un Patrón para el valor de K en K-NN Jose C. Riquelme, Francisco J. Ferrer-Troyano, Jesus S. Aguilar-Ruiz (CAEPIA)
23.- Orientando a Aspectos la Captura de Datos de Internet paraactivar Reglas de Decisión en Agentes Web Rafael Corchuelo, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose L. Arjona, Miguel Toro, Jose C. Riquelme pp. 113-127 (JISBD)
22.- SEGESOFT: Entorno de Entrenamiento para la Gestión de Proyectos Software Jose C. Riquelme, Isabel Ramos, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Francisco J. Ferrer-Troyano, Miguel Toro, Javier Dolado, A. Ruiz de Infante, Javier Tuya, P. Fernandez, M. A. Prieto, M. Ruiz-Carreira, D. Rodriguez-Garcia, M. Satpathy, Rachel Harrison, R. Matilla, M. A. Alvarez (JISBD)
21.- Integración de Información en un Entorno de Entrenamiento para la Gestión de Proyectos Software Isabel Ramos, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Francisco J. Ferrer-Troyano, Miguel Toro, Javier Tuya, P. Fernandez, M. A. Prieto, M. Ruiz-Carreira, D. Rodriguez-Garcia, M. Satpathy, Rachel Harrison, A. Ruiz de Infante, Javier Dolado, R. Matilla, M. A. Alvarez pp. 79-90 (JICS)
2000 (10)
20.- Discovering Hierarchical Decision Rules with Evolutionary Algorithms in Supervised Learning Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Miguel Toro International Journal of Computers, Systems and Signals, Vol 1, Nº 1, pp. 77-90
19.- Data Set Editing by Ordered Projection Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Miguel Toro IOS Press, pp. 251-255 (ECAI)
18.- Application of Machine Learning Techniques to Software Project Management Isabel Ramos, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Miguel Toro (ICPE)
17.- A new Method for obtaining Software Project Management Rules Isabel Ramos, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Miguel Toro BCS Edition, pp. 149-160 (SQM)
16.- Un nuevo Enfoque para la Estimación y Gestión de Proyectos Isabel Ramos, Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz, M. Ruiz-Carreira pp. 35-46 (JCS)
15.- Una Propuesta para Asignaturas de Introducción a la Programación Jesus S. Aguilar-Ruiz, Mariano Gonzalez, Jose C. Riquelme (JENUI)
14.- Implementación de un Algoritmo de Clustering usando Puntos Representativos Roberto Ruiz, Francisco J. Ferrer-Troyano, Joaquin Peña, Jesus S. Aguilar-Ruiz (JCTI)
13.- Tree-NN: Clasificación por vecindad usando un K variable Jesus S. Aguilar-Ruiz, Francisco J. Ferrer-Troyano, Joaquin Peña, Roberto Ruiz, Angel Montaño (JCTI)
12.- COGITO V: Algoritmo Evolutivo con Codificación Entera para Aprendizaje Supervisado Angel Montaño, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Joaquin Peña, Francisco J. Ferrer-Troyano, Roberto Ruiz (JCTI)
11.- Ayuda a la Toma de DecIsabel Ramos Jose C. Riquelme Jesus S. Aguilar-Ruizisiones para la Estimación y Gestión de Proyectos pp. 196-203 (JCTI)
1999 (4)
10.- Three Geometric Approaches for representing Decision Rules in a Supervised Learning System Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Miguel Toro Morgan Kaufmann, pp. 771 (GECCO)
9.- Axis-Parallel Classifier versus Rotated Hyperboxes Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Miguel Toro IEEE CSCC
8.- Teoría de Conjuntos de Vecinos más Cercanos: S-NN Jesus S. Aguilar-Ruiz Jose C. Riquelme (CAEPIA)
7.- Editado por Proyección Ordenada Jose C. Riquelme Jesus S. Aguilar-Ruiz (CAEPIA)
1998 (4)
6.- Una Herramienta basada en Algoritmos Genéticos para obtener un Clasificador Jerárquico en Aprendizaje Supervisado Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Miguel Toro Revista iberoamericana de Inteligencia Artificial, pp. 38-43
5.- Decision Queue Classifier for Supervised Learning using Rotated Hyperboxes Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Miguel Toro Lecture Notes on Artificial Intelligence 1484, pp. 147-156 (IBERAMIA)
4.- A Tool to obtain Hierarchical Qualitative Rules from Quantitative Data Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Miguel Toro Lecture Notes on Artificial Intelligence 1415, pp. 105-114 (IEA/AIE)
3.- Sistema Jerárquico de Autoaprendizaje Evolutivo con modelado Hiperelíptico Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme pp. (JCTI)
1997 (2)
2.- Una Herramienta basada en Algoritmos Genéticos para obtener un Clasificador Jerárquico en Aprendizaje Supervisado Jose C. Riquelme, Jesus S. Aguilar-Ruiz, Miguel Toro (CAEPIA)
1.- COGITO: Un Sistema de Autoaprendizaje basado en Algoritmos Genéticos Jesus S. Aguilar-Ruiz, Jose C. Riquelme, Miguel Toro (JI)