Daniel Mateos García
Telefono: 954559769
Perfil en ORCID: 0000-0002-4929-1844
Perfil en Scopus: 36170656400
Perfil en Dialnet: 2550741

Grupo de Investigación: TIC-254 Data Science & Big Data Lab
Departamento/Unidad: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Situación profesional: Profesor Contratado Doctor

Participa en los siguientes proyectos/ayudas en la US:

• Proyecto de investigación:
  • Aprendizaje profundo y transferencia de aprendizaje eficientes para salud y movilidad conectada (PID2020-117954RB-C22 - Equipo de Investigación)
  • Modelos híbridos adaptativos para predecir la producción de energías renovables solar y eólica (P18-RT-2778 - Equipo de Investigación)
  • BIDASGRI: Tecnologías Big Data para Smart Grids (US-1263341 - Equipo de Investigación)
  • Big Time-Aware Data: Análisis de Datos Masivos Indexados en el Tiempo. Reglas y Clustering (TIN2014-55894-C2-1-R - Equipo de Investigación)
  • Análisis Inteligente de Información Medioambiental (TIN2011-28956-C02-02 - Investigador)
  • Heurísticas escalables para la extracción de conocimiento en grandes volúmenes de información (TIN2007-68084-C02-02 - Investigador)
  • Técnicas emergentes de minería de datos para la extracción de conocimiento de grandes volúmenes de información: aplicación a datos científicos e industriales (TIN2004-00159 - Investigador)
  • Definición de diseño de un sistema de métricas para la valoración y estimación de proyectos de ingeniería del software (TIC2001-1143-C03-02 - Becario)
  
  
• Ayuda a la investigación:
  • Incentivo al Grupo de Investigación TIC-134 (2017/TIC-134 - Investigador)
  • Incentivo al Grupo de Investigación TIC-134 (2011/TIC-134 - Investigador)
  • Incentivo al Grupo de Investigación TIC-134 (2010/TIC-134 - Investigador)
  • Ayuda a la Consolidación del Grupo de Investigación TIC-134 (2009/TIC-134 - Investigador)
  • Ayuda a la Consolidación del Grupo de Investigación TIC-134 (2008/TIC-134 - Investigador)
  • Ayuda a la Consolidación del Grupo de Investigación TIC-134 (2007/TIC-134 - Investigador)
  • Ayuda a la Consolidación del Grupo de Investigación TIC-134 (2005/TIC-134 - Investigador)
  
  

Cobertura de la base de datos de proyectos, véase aqui

Publicaciones:

Libros

Riquelme Santos, José Cristóbal, Borrego, Diana, Fernandez-Montes Gonzalez, Alejandro, González Romano, José Mariano, Toro Bonilla, Miguel, et. al.:
Introducción a la Programación II. Sevilla,. Universidad de Sevilla. Secretariado de Publicaciones. 2008. ISBN 978-84-691-1857-3

Cruz Mata, Fermin, Borrego, Diana, Riquelme Santos, José Cristóbal, González Romano, José Mariano, Toro Bonilla, Miguel, et. al.:
Introducción a la Programación I. Sevilla,. Universidad de Sevilla. Secretariado de Publicaciones. 2008. ISBN 978-84-691-1856-6

Capítulos en Libros

García Gutiérrez, Jorge, González Ferreiro, Eduardo, Mateos García, Daniel, Riquelme Santos, José Cristóbal:
A Preliminary Study of the Suitability of Deep Learning to Improve LiDAR-Derived Biomass Estimation. Vol. 9648. Pag. 588-596. En: Hybrid Artificial Intelligent Systems: 11th International Conference, HAIS 2016, Seville, Spain, April 18-20, 2016, Proceedings. Springer International Publishing. 2016. ISBN 978-3-319-32034-2

Publicaciones en Revistas

Pontes, Beatriz, Castillo Tuñón, Juan Manuel, Mateos García, Daniel:
Development of a liver graft assessment expert machine-learning system: when the artificial intelligence helps liver transplant surgeons. En: Frontiers in Surgery. 2023. Vol. 10

Mateos García, Daniel, García Gutiérrez, Jorge, Riquelme Santos, José Cristóbal:
On the evolutionary weighting of neighbours and features in the k-nearest neighbour rule. En: Neurocomputing. 2019. Vol. 326-327. Núm. 31. Pag. 54-60. 10.1016/j.neucom.2016.08.159

Mateos García, Daniel, García Gutiérrez, Jorge, Riquelme Santos, José Cristóbal:
An evolutionary voting for k-nearest neighbours. En: Expert Systems With Applications. 2016. Vol. 43. Pag. 9-14. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.08.017

García Gutiérrez, Jorge, Mateos García, Daniel, García, Mariano, Riquelme Santos, José Cristóbal:
An evolutionary-weighted majority voting and support vector machines applied to contextual classification of LiDAR and imagery data fusion. En: Neurocomputing. 2015. Vol. 163. Pag. 17-24. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2014.08.086

García Gutiérrez, Jorge, Mateos García, Daniel, Riquelme Santos, José Cristóbal:
EVOR-STACK: a label-dependent evolutive stacking on remote sensing data fusion. En: Neurocomputing. 2012. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2011.02.020

Mateos García, Daniel, García Gutiérrez, Jorge, Riquelme Santos, José Cristóbal:
On the Evolutionary Optimization of K-Nn by Label-Dependent Feature Weighting. En: Pattern Recognition Letters. 2012. Vol. 33. Núm. 16. Pag. 2065-2310. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2012.08.011

Aguilar Ruiz, Jesus Salvador, Mateos García, Daniel, Giráldez Rojo, Raúl, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Statistical Test-Based Evolutionary Segmentation of Yeast Genome. En: Lecture Notes in Computer Science. 2004. Vol. 3102. Pag. 493-494

Aguilar Ruiz, Jesus Salvador, Mateos García, Daniel, Rodríguez Baena, Domingo Savio:
Meeting-Abstract: Evolutionary Neuroestimation of Fitness Functions. En: Lecture Notes in Computer Science. 2003. Vol. 2902. Pag. 74-83

Mateos García, Daniel:
On the evolutionary weighting of neighbours and features in the k-nearest neighbour rule

Aportaciones a Congresos

García Gutiérrez, Jorge, Mateos García, Daniel, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Improving the k-Nearest Neighbour Rule by an Evolutionary Voting Approach. Ponencia en Congreso. 9th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems (Hais'14). Salamanca, Spain. 2014

Mateos García, Daniel, Riquelme Santos, José Cristóbal, García Gutiérrez, Jorge:
OPTIMIZACIÓN EVOLUTIVA DE LA VOTACIÓN PARA LOS k VECINOS MÁS CERCANOS. Ponencia en Congreso. VI Simposio de Teoría y Aplicaciones de Minería de Datos (TAMIDA 2013). - Madrid, España. 2013

García Gutiérrez, Jorge, Mateos García, Daniel, Riquelme Santos, José Cristóbal:
A Non-Parametric Approach for Accurate Contextual Classification of Lidar and Imagery Data Fusion. Ponencia en Congreso. HAIS 2012.7th International Conference on Hybrid Arti cial Intelligence Syste. Salamanca, Spain. 2012

García Gutiérrez, Jorge, González Ferreiro, Eduardo, Mateos García, Daniel, Riquelme Santos, José Cristóbal, Miranda, David:
A Comparative Study Between Two Regression Methods on Lidar Data: a Case Study. Ponencia en Congreso. 6th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems. Wroclaw, Polonia. 2011

García Gutiérrez, Jorge, Mateos García, Daniel, Riquelme Santos, José Cristóbal:
A Svm and K-Nn Restricted Stacking to Improve Land Use and Land Cover Classification. Ponencia en Congreso. Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS) 2010. San Sebastián, Spain. 2010. Hybrid Artificial Intelligence Systems. 493. 500

Mateos García, Daniel, García Gutiérrez, Jorge, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Label Dependent Evolutionary Feature Weighting for Remote Sensing Data. Ponencia en Congreso. Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS) 2010. San Sebastián, Spain. 2010. Hybrid Artificial Intelligence Systems. 272. 279

García Gutiérrez, Jorge, Mateos García, Daniel, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Stacking Restringido Sobre Svm y K-Nn para Mejorar la Clasificación de Mapas Lulc. Ponencia en Congreso. III Congreso Español de Informática (CEDI) 2010. Valencia, Spain. 2010. III Congreso Español de Informática (Cedi 2010). 243. 250

Mateos García, Daniel, Nepomuceno Chamorro, Isabel de los Angeles, Riquelme Santos, Jesus M., Aguilar Ruiz, Jesus Salvador:
Selección de Genes Sobre Microarray Mediante Algoritmos Evolutivos. Ponencia en Congreso. Simposio en Ingeniería de Sistemas y Automática en Bioingeniería: Sisab 2005. 2005

Riquelme Santos, José Cristóbal, Mateos García, Daniel, Aguilar Ruiz, Jesus Salvador:
Mann-Whitney Test-Based Segmentation of Yeast Genomic Information. Ponencia en Congreso. International Conference on Intelligent Systems Design and Application. Budapest, Hungary. 2004

Mateos García, Daniel, Riquelme Santos, José Cristóbal, Aguilar Ruiz, Jesus Salvador:
Evolutionary Segmentation of Yeast Genome. Ponencia en Congreso. ACM Symposium on Applied Computing. New York. 2004

Aguilar Ruiz, Jesus Salvador, Riquelme Santos, José Cristóbal, Mateos García, Daniel:
Modelo Neuro-Evolutivo: Estimación Neuronal de la Función de Evaluación. Parte I: Eficiencia. Ponencia en Congreso. Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados. Gijón. 2003

Mateos García, Daniel, Giráldez Rojo, Raúl, Aguilar Ruiz, Jesus Salvador, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Cogito*: Aprendizaje Evolutivo de Reglas de Decisión con Codificación Natural. Ponencia en Congreso. Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados. Gijón. 2003. II Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (Maeb03). 538. 547

Mateos García, Daniel, Riquelme Santos, José Cristóbal, Aguilar Ruiz, Jesus Salvador, Marin Rodriguez, Antonio:
Segmentación Evolutiva del Genoma de la Levadura. Comunicación en congreso. Asociación Española para la Inteligencia Artificial. Conferencia. San Sebastián. 2003. CAEPIA-TTIA 2003. X Conferencia de la Asocicación Española para la Inteligenciia Artificial. 227. 230

Giráldez Rojo, Raúl, Aguilar Ruiz, Jesus Salvador, Riquelme Santos, José Cristóbal, Mateos García, Daniel:
Indexación de Datos para Extracción Rápida de Reglas de Decisión. Ponencia en Jornada. VII Jornadas de Ingenieria del Software y Bases de Datos. San Lorenzo del Escorial, Madrid. 2002

Mateos García, Daniel, Aguilar Ruiz, Jesus Salvador, Alvarez Macias, Jose Luis, Ferrer Troyano, Francisco Javier, Giráldez Rojo, Raúl, et. al.:
Minería de Datos: Líneas de Investigación Actuales en la Universidad de Sevilla. Comunicación en congreso. Workshop de Minería de Datos y Aprendizaje Automático. Santander (ESPAÑA). 2002. Workshop de Minería de Datos y Aprendizaje Automático: Iberamia 2002. 8th Iberoamerican Conference on Artificial Intelligence. 231. 242