JR Quevedo

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Juan José del CozArtificial Intelligent Center - University of OviedoDirección de correo verificada de uniovi.es
Oscar LuacesArtificial Intelligence Center (University of Oviedo)Dirección de correo verificada de uniovi.es
Jorge DíezORCID:0000-0002-1314-2441 , Artificial Intelligence Center, University of Oviedo at GijónDirección de correo verificada de uniovi.es
José RanillaUniversidad de OviedoDirección de correo verificada de uniovi.es
Félix GoyacheSERIDA-Deva,GijonDirección de correo verificada de serida.org
deiner menaUniversidad Tecnológica del ChocóDirección de correo verificada de utch.edu.co
Irene DiazUniversity of OviedoDirección de correo verificada de uniovi.es
Gustavo Fernandez BayonUniversidad de OviedoDirección de correo verificada de uniovi.es
Luis J. RoyoDepartamento de Biología Funcional. Genética. Universidad de OviedoDirección de correo verificada de uniovi.es
Eyke HüllermeierProfessor of Computer Science, Paderborn UniversityDirección de correo verificada de upb.de
Robin Sengeinovex GmbHDirección de correo verificada de robinsenge.com
Miguel Perez-EncisoCorteva AgriscienceDirección de correo verificada de corteva.com
Elías F. CombarroFull Professor of Computer Science, University of OviedoDirección de correo verificada de uniovi.es
Luiz Henrique Antunes RodriguesProfessor at School of Agricultural Engineering (FEAGRI), State University of Campinas (UNICAMP)Dirección de correo verificada de unicamp.br
Carlos Alberto Alves MeiraPesquisador Embrapa Informática AgropecuáriaDirección de correo verificada de embrapa.br
Guillermo M AlbaicetaUniversidad de Oviedo. Hospital Universitario Central de Asturias.Dirección de correo verificada de uniovi.es
Lopez-BejarUniv Autonoma de BarcelonaDirección de correo verificada de uab.es
Tom FearnProfessor of Applied Statistics, UCLDirección de correo verificada de stats.ucl.ac.uk

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Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Dependent binary relevance models for multi-label classification E Montanes, R Senge, J Barranquero, JR Quevedo, JJ del Coz, ... Pattern Recognition 47 (3), 1494-1508, 2014	162	2014
The usefulness of artificial intelligence techniques to assess subjective quality of products in the food industry F Goyache, A Bahamonde, J Alonso, S López, JJ Del Coz, JR Quevedo, ... Trends in Food Science & Technology 12 (10), 370-381, 2001	92	2001
Multilabel classifiers with a probabilistic thresholding strategy JR Quevedo, O Luaces, A Bahamonde Pattern Recognition 45 (2), 876-883, 2012	88	2012
Feature subset selection for learning preferences: A case study A Bahamonde, GF Bayón, J Díez, JR Quevedo, O Luaces, JJ Del Coz, ... Proceedings of the twenty-first international conference on Machine learning, 7, 2004	68	2004
Using ensembles for problems with characterizable changes in data distribution: A case study on quantification P Pérez-Gállego, JR Quevedo, JJ del Coz Information Fusion 34, 87-100, 2017	61	2017
Dynamic ensemble selection for quantification tasks P Pérez-Gállego, A Castano, JR Quevedo, JJ del Coz Information Fusion 45, 1-15, 2019	53	2019
Graphical feature selection for multilabel classification tasks G Lastra, O Luaces, JR Quevedo, A Bahamonde International Symposium on Intelligent Data Analysis, 246-257, 2011	48	2011
Using artificial intelligence to design and implement a morphological assessment system in beef cattle F Goyache, JJ Del Coz, JR Quevedo, S López, J Alonso, J Ranilla, ... Animal Science 73 (1), 49-60, 2001	47	2001
How to learn consumer preferences from the analysis of sensory data by means of support vector machines (SVM) A Bahamonde, J Díez, JR Quevedo, O Luaces, JJ del Coz Trends in food science & technology 18 (1), 20-28, 2007	43	2007
Artificial intelligence techniques point out differences in classification performance between light and standard bovine carcasses J Dıez, A Bahamonde, J Alonso, S López, JJ Del Coz, JR Quevedo, ... Meat Science 64 (3), 249-258, 2003	39	2003
Genetical genomics: use all data M Pérez-Enciso, JR Quevedo, A Bahamonde BMC genomics 8 (1), 1-8, 2007	36	2007
Analyzing sensory data using non-linear preference learning with feature subset selection O Luaces, GF Bayón, JR Quevedo, J Díez, JJ Del Coz, A Bahamonde European Conference on Machine Learning, 286-297, 2004	36	2004
Aggregating independent and dependent models to learn multi-label classifiers E Montanés, JR Quevedo, JJ del Coz Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in …, 2011	34	2011
Using A* for inference in probabilistic classifier chains D Mena Waldo, E Montañés Roces, JR Quevedo Pérez, JJ Coz Velasco Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on …, 2015	25	2015
Discovering relevancies in very difficult regression problems: applications to sensory data analysis J Díez Peláez, G Fernández Bayón, JR Quevedo Pérez, JJ Coz Velasco, ... Proceedings of the European conference on artificial intelligence (ECAI’04), 2004	25	2004
A wrapper approach with support vector machines for text categorization E Montañés, JR Quevedo, I Díaz International Work-Conference on Artificial Neural Networks, 230-237, 2003	25	2003
An overview of inference methods in probabilistic classifier chains for multilabel classification D Mena, E Montañés, JR Quevedo, JJ del Coz Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery 6 (6 …, 2016	23	2016
Viability of an alarm predictor for coffee rust disease using interval regression O Luaces, LHA Rodrigues, CA Alves Meira, JR Quevedo, A Bahamonde International conference on industrial, engineering and other applications …, 2010	21	2010
A simple and efficient method for variable ranking according to their usefulness for learning JR Quevedo, A Bahamonde, O Luaces Computational statistics & data analysis 52 (1), 578-595, 2007	21	2007
Forecasting time series combining machine learning and box-jenkins time series E Montañés, JR Quevedo, MM Prieto, CO Menéndez Advances in Artificial Intelligence—IBERAMIA 2002: 8th Ibero-American …, 2002	20	2002

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