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Perfil en el portal institucional

Larrañaga Mugica, Pedro Maria pedro.larranaga@upm.es

INTELIGENCIA ARTIFICIAL / Universidad Politécnica de Madrid

Actividades

BN-BacArena: Bayesian network extension of BacArena for the dynamic simulation of microbial communities

  • Blasco, Telmo
  • Balzerani, Francesco
  • Valcarcel, Luis V
  • Larranaga, Pedro
  • Bielza, Concha
  • Francino, Maria Pilar
  • Rufian-Henares, Jose Angel
  • Planes, Francisco J
  • Perez-Burillo, Sergio
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Bioinformatics - 2/5/2024

10.1093/bioinformatics/btae266 Ver en origen

  • ISSN 13674803

EDAspy: An extensible python package for estimation of distribution algorithms

  • Soloviev VP
  • Larrañaga P
  • Bielza C

Neurocomputing - 1/1/2024

10.1016/j.neucom.2024.128043 Ver en origen

  • ISSN 09252312

Explainable Artificial Intelligence and Process Mining Applications for Healthcare: Third International Workshop, XAI-Healthcare 2023, and First International Workshop, PM4H …

  • JM Juarez

Springer Nature - 1/1/2024

  • iMarina

Efficient search for relevance explanations using MAP-independence in Bayesian networks

  • Valero-Leal, E
  • Bielza, C
  • Larrañaga, P
  • Renooij, S

International Journal Of Approximate Reasoning - 1/9/2023

10.1016/j.ijar.2023.108965 Ver en origen

  • ISSN 0888613X

Constraint-based and hybrid structure learning of multidimensional continuous-time Bayesian network classifiers

  • Villa-Blanco, C
  • Bregoli, A
  • Bielza, C
  • Larrañaga, P
  • Stella, F

International Journal Of Approximate Reasoning - 1/8/2023

10.1016/j.ijar.2023.108945 Ver en origen

  • ISSN 0888613X

Learning massive interpretable gene regulatory networks of the human brain by merging Bayesian networks

  • Bernaola, N
  • Michiels, M
  • Larrañaga, P
  • Bielza, C

Plos Computational Biology - 1/12/2023

10.1371/journal.pcbi.1011443 Ver en origen

  • ISSN 1553734X

Causal reinforcement learning based on Bayesian networks applied to industrial settings

  • Valverde, G
  • Quesada, D
  • Larrañaga, P
  • Bielza, C

Engineering Applications Of Artificial Intelligence - 1/10/2023

10.1016/j.engappai.2023.106657 Ver en origen

  • ISSN 09521976

Quantum approximate optimization algorithm for Bayesian network structure learning

  • Soloviev, VP
  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Quantum Information Processing - 1/1/2023

10.1007/s11128-022-03769-2 Ver en origen

  • ISSN 15700755

NeuroSuites: An online platform for running neuroscience, statistical, and machine learning tools

  • Frontiers Editorial Office

Frontiers In Neuroinformatics - 1/1/2023

10.3389/fninf.2023.1092967 Ver en origen

  • ISSN 16625196

Semiparametric Estimation of Distribution Algorithms for Continuous Optimization

  • VP Soloviev
  • C Bielza
  • P Larrañaga

Ieee Transactions On Evolutionary Computation (p. 1-1) - 1/1/2023

10.1109/tevc.2023.3290670 Ver en origen

  • ISSN 1089778X

Methods’ details for the bnclassify package

  • B Mihaljevic
  • C Bielza
  • P Larranaga

1/1/2024

  • iMarina

Data-Driven Computational Neuroscience

  • Bielza, C
  • Larranaga, P

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 1-689) - 1/1/2021

  • iMarina

Prediction of covid-19 severity in madrid region with model-leaf trees.

  • MA Riaño-Sánchez
  • C Bielza
  • P Larrañaga

1/1/2021

  • iMarina

Technical details for the bnclassify package

  • B Mihaljevic
  • C Bielza
  • P Larranaga

1/1/2018

  • iMarina

Special Issue on Recent Trends in Intelligent Systems

  • JA Gámez
  • F Herrera
  • JM Puerta
  • J Hernández-González
  • I Inza

1/1/2016

  • iMarina

CONTRIBUTIONS TO THE TRUNCATED VON MISES DISTRIBUTION FOR THE UNIVARIATE AND BIVARIATE CASE

  • PF González
  • PL Mugica

1/1/2014

  • iMarina

GECCO’14: Proceedings of the 2014 conference on Genetic and evolutionary computation

  • C Igel
  • DV Arnold
  • C Gagne
  • E Popovici
  • A Auger
  • J Bacardit
  • D Brockhoff
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1/1/2014

  • iMarina

Productividad y visibilidad científica de los profesores funcionarios de las universidades públicas españolas en el área de tecnologías informáticas

  • Alfonso Ibáñez
  • Concha Bielza Lozoya
  • Pedro Larrañaga Múgica

1/1/2011

  • ISBN 9788415302056
  • iMarina

Regularized Model Learning in Estimation of Distribution Algorithms for Continuous Optimization Problems

  • HKR Santana
  • CBP Larranaga

1/1/2011

  • iMarina

Synergies between network-based representations and probabilistic graphical modeling in the solution of problems from neuroscience

  • R Santana
  • C Bielza
  • P Larrañaga

1/1/2010

  • iMarina

Exploratory Data Analysis

  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 53-95) - 1/1/2021

  • iMarina

Performance Evaluation

  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 201-225) - 1/1/2021

  • iMarina

Computational Neuroscience

  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 3-49) - 1/1/2021

  • iMarina

Probabilistic Classifiers

  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 320-386) - 1/1/2021

  • iMarina

Data-Driven Computational Neuroscience Preface

  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. XI-+) - 1/1/2021

  • iMarina

Probability Theory and Random Variables

  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 96-140) - 1/1/2021

  • iMarina

Non-probabilistic Clustering

  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 437-468) - 1/1/2021

  • iMarina

Bayesian Networks

  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 489-546) - 1/1/2021

  • iMarina

Non-probabilistic Classifiers

  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 262-319) - 1/1/2021

  • iMarina

Probabilistic Inference

  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Data-Driven Computational Neuroscience: Machine Learning And Statistical Models (p. 141-197) - 1/1/2021

  • iMarina

ProbExplainer: A Library for Unified Explainability of Probabilistic Models and an Application in Interneuron Classification

  • Valero-Leal E
  • Larrañaga P
  • Bielza C

Communications In Computer And Information Science (p. 41-51) - 1/1/2024

10.1007/978-3-031-54303-6_5 Ver en origen

  • ISSN 18650929

A probabilistic perspective for optimizing the parameters of quantum heuristics using evolutionary algorithms

  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA
  • PÉREZ SOLOVIEV, VICENTE

Quantum Information In Spain Ice-8. Galicia, Spain. - 1/6/2023

  • iMarina

Anomaly-Based Intrusion Detection in IIoT Networks Using Transformer Models

  • Casajús-Setién, J
  • Bielza, C
  • Larrañaga, P

Proceedings Of The 2023 Ieee International Conference On Cyber Security And Resilience, Csr 2023 (p. 72-77) - 1/1/2023

10.1109/csr57506.2023.10224965 Ver en origen

Variational Quantum Algorithm Parameter Tuning with Estimation of Distribution Algorithms

  • Soloviev VP
  • Larranaga P
  • Bielza C

2023 Ieee Congress On Evolutionary Computation, Cec 2023 - 1/1/2023

10.1109/cec53210.2023.10254138 Ver en origen

High-Dimensional Feature Characterization of Single Nucleotide Variants in Hypertrophic Cardiomyopathy

  • Lozano D
  • Bote L
  • Bielza C
  • Larranaga P
  • Sabater M
  • Gimeno JR
  • Munoz S
  • Gimeno FJ
  • Rojo JL
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2013 40th Computing In Cardiology Conference, Cinc 2013 - 1/1/2023

10.22489/cinc.2023.172 Ver en origen

  • ISSN 23258861

Structural modeling of clinical factors for simultaneous validation and prediction of future conversion to mild cognitive impairment

  • SR Ram
  • BA Strange
  • L Zhang
  • T Ser
  • ELV Lorenzo
  • M Valentí

Alzheimer's & Dementia - 1/1/2023

  • iMarina

An Online Feature Selection Methodology for Ball-Bearing Harmonic Frequencies Based on HMMs

  • Puerto-Santana, C
  • Larrañaga, P
  • Diaz-Rozo, J
  • Bielza, C

Advances In Intelligent Systems And Computing (p. 546-555) - 1/1/2022

10.1007/978-3-030-87869-6_52 Ver en origen

  • ISSN 21945357

Quantum parametric circuit optimization with estimation of distribution algorithms

  • Soloviev, VP
  • Larrañaga, P
  • Bielza, C

Gecco 2022 Companion - Proceedings Of The 2022 Genetic And Evolutionary Computation Conference (p. 2247-2250) - 1/1/2022

10.1145/3520304.3533963 Ver en origen

Structure Learning Algorithms for Multidimensional Continuous-Time Bayesian Network Classifiers

  • Villa-Blanco C
  • Bregoli A
  • Bielza C
  • Larrañaga P
  • Stella F

Critical Care Medicine (p. 313-324) - 1/1/2022

  • ISSN 00903493
  • iMarina

Evolutive Adversarially-Trained Bayesian Network Autoencoder for Interpretable Anomaly Detection

  • Casajús-Setién J
  • Bielza C
  • Larrañaga P

Critical Care Medicine (p. 397-408) - 1/1/2022

  • ISSN 00903493
  • iMarina

Este/a investigador/a no tiene documentos de trabajo.

Este/a investigador/a no tiene informes técnicos.

DISEÑO EXPERIMENTAL MULTIOBJETIVO (ACUERDO N.º 8)

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Colaborador/a)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Investigador principal (IP))

Ejecución: 01-02-2024 - 31-12-2024

Tipo: Interno

  • iMarina

USET UNCONVENTIONAL FIELDS (ACUERDO N.º 7)

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Colaborador/a)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Investigador principal (IP))

Ejecución: 01-02-2024 - 31-12-2024

Tipo: Interno

  • iMarina

Nuevas Soluciones basadas en Inteligencia Artificial para la eficiencia y la flexibilidad de la producción industrial

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))
  • MIHALJEVIC, BOJAN (Participante)
  • FDEZ DEL POZO DE SALAMANCA, JUAN ANTONIO (Participante)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Participante)

Ejecución: 01-01-2024 - 31-12-2027

Tipo: Nacional

Importe financiado: 433500,00 Euros.

  • iMarina

Algoritmos de Estimación de Distribuciones en Aprendizaje Automático y Optimización

  • Li NA, Carlos (Miembro del equipo de trabajo)
  • Casajús NA, Jorge (Miembro del equipo de trabajo)
  • FDEZ DEL POZO DE SALAMANCA, JUAN ANTONIO (Participante)
  • MIHALJEVIC, BOJAN (Participante)
  • VALERO LEAL, ENRIQUE (Miembro del equipo de trabajo)
  • PÉREZ SOLOVIEV, VICENTE (Miembro del equipo de trabajo)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))
  • VILLA BLANCO, CARLOS (Miembro del equipo de trabajo)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Investigador principal (IP))
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Ejecución: 01-09-2023 - 31-08-2026

Tipo: Nacional

Importe financiado: 104693,09 Euros.

  • iMarina

Investigación del proceso mecanizado y corte láser de piezas esbeltas de Aluminio para el sector de la movilidad sostenible y desarrollo de la nueva solución de manufactura híbrida y digital de futuro (AI2Future)

  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Participante)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))

Ejecución: 01-05-2023 - 31-12-2024

  • iMarina

SELF DRIVING LAB (ACUERDO N.º 6)

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Colaborador/a)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Investigador principal (IP))

Ejecución: 16-01-2023 - 31-12-2023

Tipo: Interno

Importe financiado: 75000,00 Euros.

  • iMarina

FACTURACIÓN UTE FAI4CIM LOTE 1 COMPRA PÚBLICA PRECOMERCIAL PARA EL DESARROLLO DE SOLUCIONES INNOVADORAS EN EL ÁMBITO DE LA INSPECCIÓN DE PUENTES, VIADUCTOS Y APARATOS DE DESVÍOS

  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Colaborador/a)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))

Ejecución: 16-02-2022 - 25-04-2022

  • iMarina

TITANIUM IND-Detección de ataques y anomalías M3-M35

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))

Ejecución: 22-12-2022 - 31-12-2024

  • iMarina

Investigación y Desarrollo de algoritmos para caracterización y monitorización de puentes (M1-M24). Integración de algoritmia en hardware embebido (M13-M36). ML Bridges. Adenda de prórroga/ampliación de Proyecto AINGURA IIOT-I+D-M1-M24-M13-M36

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))

Ejecución: 16-12-2022 - 30-09-2022

  • iMarina

SISMICIDAD INDUCIDA (ACUERDO N.º 5)

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Colaborador/a)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Investigador principal (IP))

Ejecución: 12-12-2022 - 31-05-2023

Tipo: Interno

Importe financiado: 86667,00 Euros.

  • iMarina

Asymmetric hidden Markov models and extensions applied to industry

  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Director)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Director) Doctorando: Puerto Santana, Carlos

2/3/2023

  • iMarina

Multivariate time-series modelling and forecasting with high-order dynamic Bayesian networks applied in industrial settings

  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Director)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Director) Doctorando: Quesada López, David

27/10/2023

  • iMarina

Nonparametric Models and Bayesian Networks. Applications to Anomaly Detection

  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Director)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Director) Doctorando: Atienza González, David

1/1/2021

  • iMarina

Multidimensional clustering with Bayesian networks

  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Director)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Director) Doctorando: Rodríguez Sánchez, Fernando

1/1/2021

  • iMarina

Unifying methodologies for graphical models with Gaussian parametrization

  • Larrañaga Múgica, Pedro (Director)
  • BIELZA LOYOLA, Concha (Director) Doctorando: Córdoba Sánchez, Irene

1/1/2020

  • iMarina

Clustering probabilístico dinámico para la búsqueda de patrones de degradación de elementos de máquina en el ámbito del Industrie 4.0

  • Pedro Larrañaga Múgica (Director)
  • Concha Bielza Lozoya (Director) Doctorando: Javier Diaz Rozo

1/1/2019

  • iMarina

Developments in probabilistic graphical models, circular distributions and theory of random forests with applications in neuroscience

  • Pedro Larrañaga Múgica (Director)
  • Concha Bielza Lozoya (Director) Doctorando: Pablo Fernández González

1/1/2019

  • iMarina

Clustering based on Bayesian networks with Gaussian and angular predictors : applications in Neuroscience

  • Concha Bielza Lozoya (Director)
  • Pedro Larrañaga Múgica (Director) Doctorando: Sergio Luengo Sánchez

1/1/2019

  • iMarina

Learning Tractable Bayesian Networks

  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Director)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Director) Doctorando: BENJUMEDA BARQUITA, Marco

1/1/2019

  • iMarina

Theoretical studies on Bayesian network classifiers

  • Concha Bielza Lozoya (Director)
  • Pedro Larrañaga Múgica (Director) Doctorando: Gherardo Varando

1/1/2018

  • iMarina

TEST PREDICTOR DE SUPERVIVENCIA GLOBAL DE ADENOCARCINOMA DE PULMON

  • LARRAÑAGA MÚJICA, Pedro (Inventores/autores/obtentores)
  • GARCIA ESCUDERO RAMON (Inventores/autores/obtentores)
  • PARAMIO GONZALEZ JESUS MARIA (Inventores/autores/obtentores)
  • LARRANAGA MUJICA PEDRO (Inventores/autores/obtentores)
  • BIELZA LOZOYA CONCEPCION (Inventores/autores/obtentores)

5/11/2010

  • iMarina
Última actualización de los datos: 9/09/24 14:35