塞巴斯蒂安·马尔多纳多
人员信息
优化列表
2020年–今天
2024 [公元75年] 卡拉·瓦雷蒂 , 伊格纳西奥·阿兰吉兹 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 胡安·巴勃罗·卡米 , 阿隆索·里尔 :
通过深度学习和多标准决策,分析驱动的投诉优先级。 欧洲药典。 物件。 312 ( 三 ) : 1108-1118 ( 2024 ) [公元74年] 卡拉·瓦雷蒂 , 何塞·路易斯·阿萨迪 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
高效混合过采样和智能欠采样,用于不平衡大数据分类。 专家系统。 申请。 246 : 123149 ( 2024 ) 【c7】 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 冈萨洛·埃斯库德 , 安德烈斯·塞雷 , 莱昂纳多·斯坦菲尔德 :
用于精准农业的开源蜂窝物联网技术覆盖数据收集系统。 LASCAS公司 2024 : 1-5 2023 [公元73年] 维罗尼卡·迪亚斯 , 里卡多·蒙托亚 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
有限理性下的偏好估计:使用支持向量机方法识别状态选择数据中的属性不出勤。 欧洲药典。 物件。 304 ( 2 ) : 797-812年 ( 2023 ) [公元72年] 胡安·巴勃罗·卡米 , 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
通过内核方法在分层时间序列预测中跨级别汇集信息。 专家系统。 申请。 213 ( 零件 ) : 118830 ( 2023 ) [公元71年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 卡拉·韦瑞蒂 , 凯瑟琳·贾拉 , 米盖尔·卡拉斯科 , 朱利奥·洛佩斯 :
OWAdapt:使用OWA运算符进行深度学习的自适应损失函数。 知识。 基于系统。 280 : 111022 ( 2023 ) [公元70年] 卡米拉·冈萨雷斯 , 塞萨尔·阿斯图迪略 , 夏维埃拉·洛佩斯·科尔特斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
MALDI-TOF质谱数据分类的半监督学习:在鲑鱼产业中的应用。 神经计算。 申请。 35 ( 13 ) : 9381-9391 ( 2023 ) [公元69年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 拉米罗·萨尔托斯 , 卡拉·瓦雷蒂 , 何塞·德尔皮亚诺 :
减轻聚类中数据集偏移的影响。 模式识别。 134 : 109058 ( 2023 ) [i5] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 卡拉·瓦雷蒂 , 伊格纳西奥·菲格罗亚 :
卷积神经网络分类的自动学习算法选择。 CoRR公司 abs/2305.09101 ( 2023 ) [i4] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 卡拉·瓦雷蒂 , 凯瑟琳·贾拉 , 米盖尔·卡拉斯科 , 朱利奥·洛佩斯 :
OWAdapt:使用OWA运算符进行深度学习的自适应损失函数。 CoRR公司 abs/2305.19443 ( 2023 ) [i3] 卡拉·瓦雷蒂 , 何塞·路易斯·阿萨迪 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
用于不平衡大数据分类的高效混合过采样和智能欠采样。 CoRR公司 abs/2310.05789 ( 2023 ) [i2] 努里亚·戈梅斯·瓦尔加斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 卡拉·瓦雷蒂 :
预防利润驱动的流失的预测和优化方法。 CoRR公司 abs/2310.07047 ( 2023 ) 2022 [公元68年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 , 安德烈斯·伊图里亚加 :
存在数据集转移时的分类超时交叉验证策略。 申请。 智力。 52 ( 5 ) : 5770-5783 ( 2022 ) [公元67年] 卡塔琳娜·桑切斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 卡拉·瓦雷蒂 :
通过联系中心信息改进债务催收:预测分析框架。 Decis公司。 支持系统。 159 : 113812 ( 2022 ) [j66] 安吉丽斯·奥尔杜纳特 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 卡拉·瓦雷蒂 , 吉列尔莫·阿梅里尼 :
通过深度学习和自然语言处理了解客户满意度。 专家系统。 申请。 209 : 118309 ( 2022 ) [公元65年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 卡拉·瓦雷蒂 , 阿尔贝托·费尔南德斯 , 弗朗西斯科·埃雷拉 :
FW-SMOTE:用于不平衡分类的特征加权过采样方法。 模式识别。 124 : 108511 ( 2022 ) [公元64年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 , 米盖尔·卡拉斯科 :
科布-道格拉斯学习机。 模式识别。 128 : 108701 ( 2022 ) 2021 [公元63年] 豪尔赫·霍赫斯特特 , 卡拉·瓦雷蒂 , 卡洛斯·凯尔斯 , 毛里西奥·加西亚·奥杰达 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
政府软件招标的透明度成熟度模型。 IEEE接入 9 : 45668-45682 ( 2021 ) [公元62年] 亚松森·吉梅内斯·科尔德罗 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
支持向量机分类的自动特征缩放和选择。 申请。 智力。 51 ( 1 ) : 161-184 ( 2021 ) [公元61年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 长米兰达 , 迭戈·奥拉亚 , 乔纳森·瓦斯奎兹 , 沃特·韦贝克 :
重新定义利润指标,以提高学生在高等教育中的保留率。 Decis公司。 支持系统。 143 : 113493 ( 2021 ) [公元60年] 玛丽亚·埃利萨·伊拉拉扎瓦尔 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 胡安·佩雷斯 , 卡拉·瓦雷蒂 :
通过可解释的数据科学进行电信流量泵送分析。 Decis公司。 支持系统。 150 : 113559 ( 2021 ) [公元59年] 马克西米利亚诺·加西亚 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 卡拉·瓦雷蒂 :
使用特征选择技术进行文本分类的高效n-gram构造。 智力。 数据分析。 25 ( 三 ) : 509-525 ( 2021 ) [约58] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 , 卡拉·瓦雷蒂 :
时间加权模糊支持向量机,用于变化环境中的分类。 信息科学。 559 : 97-110 ( 2021 ) [j57] 胡安·巴勃罗·卡米 , 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
基于支持向量回归的分层时间序列同步建模和降噪。 知识。 基于系统。 232 : 107492 ( 2021 ) 【c6】 夏维埃拉·洛佩斯·科尔特斯 , 塞萨尔·阿斯图迪略 , 卡米拉·冈萨雷斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
MS MALDI-TOF数据的半监督学习。 LA-CCI公司 2021 : 1-4 2020 [公元56年] 迭戈·奥拉亚 , 乔纳森·瓦斯奎兹 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 长米兰达 , 沃特·韦贝克 :
高等教育中防止学生辍学的提升模型。 Decis公司。 支持系统。 134 : 113320 ( 2020 ) [公元55年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 , 卡拉·瓦雷蒂 :
基于Minimax概率机的基于利润的流失预测。 欧洲药典。 物件。 284 ( 1 ) : 273-284 ( 2020 ) [约54] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 , 天使吉梅内斯·莫利纳 , 埃尔南·利拉 :
支持向量机分类的同时特征选择和异质性控制:在心理负荷评估中的应用。 专家系统。 申请。 143 ( 2020 ) [公元53年] 何塞·曼努埃尔·瓦伦特 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
SVR-FFS:一种新的前向特征选择方法,用于使用支持向量回归的高频时间序列预测。 专家系统。 申请。 160 : 113729 ( 2020 ) [公元52年] 卡拉·瓦雷蒂 , 尤金尼奥·马丁内斯·卡马拉 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 玛丽亚·维多利亚·吕宋 , 弗朗西斯科·埃雷拉 :
通过优化结构信息,加强社交媒体意见的分类。 未来一代。 计算。 系统。 102 : 838-846 ( 2020 ) [公元51年] 豪尔赫·罗萨莱斯·萨拉斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 亚历克斯·塞雷特 :
挖掘活动中的序列以进行时间使用分析。 智力。 数据分析。 24 ( 2 ) : 339-362 ( 2020 ) [约50] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 乔治·彼得斯 , 理查德·韦伯 :
使用概率粗糙集的三方决策进行信用评分。 信息科学。 507 : 700-714 ( 2020 ) [公元49年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 何塞·梅里戈 , 长米兰达 :
IOWA-SVM:一种基于密度的加权策略,用于通过OWA算子进行SVM分类。 IEEE传输。 模糊系统。 28 ( 9 ) : 2143-2150 ( 2020 ) [i1] 沃特·韦贝克 , 迭戈·奥拉亚 , 杰罗恩·贝雷维茨 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
成本敏感因果分类的基础。 CoRR公司 abs/2007.12582 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元48年] 米盖尔·卡拉斯科 , 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
Epsilon非平行支持向量回归。 申请。 智力。 49 ( 12 ) : 4223-4236 ( 2019 ) [公元47年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 , 卡拉·瓦雷蒂 :
高维数据集的替代SMOTE过采样策略。 申请。 软计算。 76 : 380-389 ( 2019 ) [公元46年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 阿古斯汀·冈萨雷斯 , 斯文·克罗恩 :
基于支持向量回归的电力负荷预测时间序列自动分析。 申请。 软计算。 83 ( 2019 ) [j45] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 罗莎·冈萨雷斯-拉米雷斯 , 弗朗西斯卡·基贾达 , 阿德里安·拉米雷斯-纳法拉特 :
分析与港口物流:集装箱堆垛作业的决策支持系统。 Decis公司。 支持系统。 121 : 84-93 ( 2019 ) [公元44年] 胡安·巴勃罗·卡米 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
欧洲旅游零售业中基于支持向量回归的分层时间序列预测。 专家系统。 申请。 137 : 59-73 ( 2019 ) [公元43年] 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 米盖尔·卡拉斯科 :
通过二阶锥规划实现鲁棒非并行支持向量机。 神经计算 364 : 227-238 ( 2019 ) [公元42年] 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
基于稳健优化和特征选择的基于利润的信用评分。 信息科学。 500 : 190-202 ( 2019 ) [公元41年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 米盖尔·卡拉斯科 , 朱利奥·洛佩斯 :
正则极大极小概率机。 知识。 基于系统。 177 : 127-135 ( 2019 ) 2018 [j40] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 :
处理高维类平衡数据集:用于SVM分类的嵌入式特征选择。 申请。 软计算。 67 : 94-105 ( 2018 ) [公元39年] 豪尔赫·罗萨莱斯·萨拉斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 亚历克斯·塞雷特 :
通过数据挖掘了解时间使用:一个基于聚类的框架。 智力。 数据分析。 22 ( 三 ) : 597-616年 ( 2018 ) [公元38年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 :
基于二阶锥规划的椭球支持向量回归。 神经计算 305 : 59-69 ( 2018 ) [公元37年] 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 米盖尔·卡拉斯科 :
基于DC编程的稳健特征选择和SVM分类的双重正则化方法。 信息科学。 429 : 377-389 ( 2018 ) [公元36年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 何塞·梅里戈 , 长米兰达 :
用有序加权平均重新定义支持向量机。 知识。 基于系统。 148 : 41-46 ( 2018 ) [j35] 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
基于二阶锥规划的稳健双支持向量回归。 知识。 基于系统。 152 : 83-93 ( 2018 ) [公元34年] 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
在高维设置中重新定义最近邻分类。 模式识别器。 莱特。 110 : 36-43 ( 2018 ) 2017 [公元33年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 里卡多·蒙托亚 , 朱利奥·洛佩斯 :
用于联合分析的嵌入式异构特征选择:一种使用L1惩罚的SVM方法。 申请。 智力。 46 ( 4 ) : 775-787 ( 2017 ) [公元32年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 :
基于二阶锥规划的鲁棒核多类支持向量机。 申请。 智力。 46 ( 4 ) : 983-992 ( 2017 ) [公元31年] 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 米盖尔·卡拉斯科 :
双多类支持向量机的稳健公式。 申请。 智力。 47 ( 4 ) : 1031-1043 ( 2017 ) [j30] 理查德·韦伯 , 克里斯蒂安·布拉沃 , 鲁道夫·克鲁斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
专刊“应用软计算进行商业分析”。 申请。 软计算。 60 : 750-751 ( 2017 ) [j29] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 克里斯蒂安·布拉沃 , 朱利奥·洛佩斯 , 胡安·佩雷斯 :
信用评分中基于利润的特征选择和SVM分类的集成框架。 Decis公司。 支持系统。 104 : 113-121 ( 2017 ) [公元28年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 胡安·佩雷斯 , 克里斯蒂安·布拉沃 :
支持向量机的基于成本的特征选择:在信用评分中的应用。 欧洲药典。 物件。 261 ( 2 ) : 656-665 ( 2017 ) [公元27年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 吉列尔莫·阿梅里尼 , 克里斯蒂安·安吉洛·格瓦拉 :
通过分级分类和特征选择评估大学招生和招生工作。 智力。 数据分析。 21 ( 4 ) : 945-962 ( 2017 ) [公元26年] 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
基于二阶锥规划的成组特征选择和鲁棒双SVM分类。 神经计算 235 : 112-121 ( 2017 ) [公元25年] 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 里卡多·蒙托亚 :
通过支持向量机实现基于选择的联合偏好估计和异质性控制。 《运营杂志》。 Res.Soc公司。 68 ( 11 ) : 1323-1334 ( 2017 ) [公元24年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 :
双超平面支持向量机的同步特征选择。 知识。 基于系统。 132 : 119-128 ( 2017 ) [公元23年] 拉米罗·萨尔托斯 , 理查德·韦伯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
动态粗糙模糊支持向量聚类。 IEEE传输。 模糊系统。 25 ( 6 ) : 1508-1521 ( 2017 ) 【c5】 朱冰(Bing Zhu) , 塞普·范登·布鲁克 , 巴特·贝森 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
改进基于重采样的集成在流失预测中的应用。 PKDD的LIDTA /ECML公司 2017 : 79年至91年 2016 [公元22年] 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 米盖尔·卡拉斯科 :
一种新的基于二阶锥约束的多类SVM模型。 申请。 智力。 44 ( 2 ) : 457-469 ( 2016 ) [公元21年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 , 米盖尔·卡拉斯科 :
双支持向量机的二阶锥规划公式。 申请。 智力。 45 ( 2 ) : 265-276 ( 2016 ) [公元20年] 米盖尔·卡拉斯科 , 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
非平行超平面支持向量机的二阶锥规划公式。 专家系统。 申请。 54 : 95-104 ( 2016 ) [公元19年] 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
多类二阶锥规划支持向量机。 信息科学。 330 : 328-341 ( 2016 ) 2015 [公元18年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 阿尔瓦罗·弗洛雷斯 , 托马斯·维尔布拉肯 , 巴特·贝森 , 理查德·韦伯 :
使用支持向量机的基于利润的特征选择-用于客户保留的通用框架和应用程序。 申请。 软计算。 35 : 740-748 ( 2015 ) [公元17年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 里卡多·蒙托亚 , 理查德·韦伯 :
通过支持向量机使用特征选择的高级联合分析。 欧洲药典。 物件。 241 ( 2 ) : 564-574 ( 2015 ) [公元16年] 亚历克斯·塞雷特 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 巴特·贝森 :
通过使用特征选择方法确定下一个相关的分割变量。 专家系统。 申请。 42 ( 15-16 ) : 6255-6266 ( 2015 ) [公元15年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 :
一种基于二阶锥规划的支持向量分类的嵌入式特征选择方法。 智力。 数据分析。 19 ( 6 ) : 1259-1273 ( 2015 ) [公元14年] 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
使用二阶锥规划的多类支持向量机的稳健特征选择。 智力。 数据分析。 19 ( 第1页 ) : S117-S133号 ( 2015 ) [j13] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
基于支持向量分类的客户流失预测:实证比较。 智力。 数据分析。 19 ( 第1页 ) : S135-S147型 ( 2015 ) [公元12年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 埃米利奥·卡里佐萨 , 理查德·韦伯 :
核惩罚K-means:一种基于核惩罚K-means的特征选择方法。 信息科学。 322 : 150-160 ( 2015 ) [公元11年] 克里斯蒂安·布拉沃 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
Fieller稳定性度量:一种新的模型相关回溯测试方法。 《运营杂志》。 Res.Soc公司。 66 ( 11 ) : 1895-1905 ( 2015 ) [公元10年] 米盖尔·卡拉斯科 , 朱利奥·洛佩斯 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
基于l的多类SVM方法 1 -约化凸壳之间距离的范数最小化。 模式识别。 48 ( 5 ) : 1598-1607年 ( 2015 ) 2014 [公元9年] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 克劳迪奥·蒙蒂奇诺 :
使用基于一类和两类SVM的多分类器对不平衡数据进行稳健分类。 智力。 数据分析。 18 ( 1 ) : 95-112 ( 2014 ) [j8] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 :
支持向量分类的替代二阶锥规划公式。 信息科学。 268 : 328-341 ( 2014 ) [j7] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 胡安·佩雷斯 , 理查德·韦伯 , 玛蒂娜·拉贝 :
基于混合整数线性规划的支持向量机特征选择。 信息科学。 279 : 163-175 ( 2014 ) [j6] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 理查德·韦伯 , 法泽尔家族 :
使用支持向量机对高维类平衡数据集进行特征选择。 信息科学。 286 : 228-246 ( 2014 ) [j5] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 朱利奥·洛佩斯 :
使用二阶锥规划支持向量机的非平衡数据分类。 模式识别。 47 ( 5 ) : 2070-2079 ( 2014 ) 2013 [j4] 克里斯蒂安·布拉沃 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 理查德·韦伯 :
发放和管理微型企业家贷款:新发展和实际经验。 欧洲药典。 物件。 227 ( 2 ) : 358-366 ( 2013 ) 2012 【c4】 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 加斯顿·莱利尔 :
使用支持向量机进行垃圾邮件和网络钓鱼过滤的嵌入式特征选择。 ICPRAM(2) 2012 : 445-450 2011 [j3] 唐纳德·E·布朗 , 法泽尔家族 , 格哈德·帕斯 , 凯特·史密斯-迈尔斯 , 林·托马斯 , 理查德·韦伯 , 里卡多·贝扎·耶茨 , 克里斯蒂安·布拉沃 , 加斯顿·莱利尔 , 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 :
业务分析和优化的未来趋势。 智力。 数据分析。 15 ( 6 ) : 1001-1017 ( 2011 ) [注2] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 理查德·韦伯 , 贾扬塔·巴萨克 :
使用核惩罚支持向量机同时进行特征选择和分类。 信息科学。 181 ( 1 ) : 115-128 ( 2011 ) 【c3】 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 理查德·韦伯 :
支持向量机的嵌入式特征选择:现状和未来挑战。 CIARP公司 2011 : 304至311 2010 【c2】 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 理查德·韦伯 :
基于核惩罚的支持向量回归特征选择。 国际JCNN 2010 : 1-7 【c1】 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 冈萨洛·帕雷德斯 :
基于SVM的半监督信用评分拒绝推理方法。 ICDM公司 2010 : 558-571
2000 – 2009
2009 [j1] 塞巴斯蒂安·马尔多纳多 , 理查德·韦伯 :
使用支持向量机进行特征选择的包装方法。 信息科学。 179 ( 13 ) : 2208-2217 ( 2009 )