RDF/XML JSON-LD N3/Turtle RDF/JSON
Author profile at the institutional portal

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

INTELIGENCIA ARTIFICIAL / Universidad Politécnica de Madrid

Publications

An empirical comparison of four initialization methods for the K-Means algorithm

  • Peña, JM
  • Lozano, JA
  • Larrañaga, P

Pattern Recognition Letters (p. 1027-1040) - 1/1/1999

10.1016/s0167-8655(99)00069-0 View at source

  • ISSN 01678655

Learning Bayesian networks for clustering by means of constructive induction

  • Peña, JM
  • Lozano, JA
  • Larrañaga, P

Pattern Recognition Letters (p. 1219-1230) - 1/1/1999

10.1016/s0167-8655(99)00089-6 View at source

  • ISSN 01678655

Representing the behaviour of supervised classification learning algorithms by Bayesian networks

  • Inza, I
  • Larrañaga, P
  • Sierra, B
  • Etxeberria, R
  • Lozano, J
  • Peña, JM

Pattern Recognition Letters (p. 1201-1209) - 1/1/1999

10.1016/s0167-8655(99)00095-1 View at source

  • ISSN 01678655

Predicting survival in malignant skill melanoma using Bayesian networks automatically induced by genetic algorithms. An empirical comparison between different approaches

  • Sierra, B
  • Larranaga, P

Artificial Intelligence In Medicine (p. 215-230) - 1/1/1998

10.1016/s0933-3657(98)00024-4 View at source

  • ISSN 09333657

Structure of the high-order Boltzmann machine from independence maps

  • Albizuri, FX
  • dAnjou, A
  • Grana, M
  • Larranaga, P

Ieee Transactions On Neural Networks (p. 1351-1358) - 1/12/1997

10.1109/72.641458 View at source

  • ISSN 10459227

Learning Bayesian networks by genetic algorithms: A case study in the prediction of survival in malignant skin melanoma

  • Larranaga, P
  • Sierra, B
  • Gallego, MJ
  • Michelena, MJ
  • Picaza, JM

Lecture Notes In Computer Science (p. 261-272) - 1/1/1997

10.1007/bfb0029459 View at source

  • ISSN 03029743

Decomposing Bayesian networks. Triangulation of the moral graph with genetic algorithms

  • Larranaga, P
  • Kuijpers, CMH
  • Poza, M
  • Murga, RH

Statistics And Computing (p. 19-34) - 1/1/1997

10.1023/a:1018553211613 View at source

  • ISSN 09603174

Analysis of the behaviour of genetic algorithms when learning Bayesian network structure from data

  • Etxeberria, R
  • Larranaga, P
  • Picaza, JM

Pattern Recognition Letters (p. 1269-1273) - 1/1/1997

10.1016/s0167-8655(97)00106-2 View at source

  • ISSN 01678655

Learning Bayesian network structures by searching for the best ordering with genetic algorithms

  • Larranaga, P
  • Kuijpers, CMH
  • Murga, RH
  • Yurramendi, Y

Ieee Transactions On Systems, Man, And Cybernetics Part A:Systems And Humans (p. 487-493) - 1/12/1996

10.1109/3468.508827 View at source

  • ISSN 10834427

Structure learning of Bayesian networks by genetic algorithms: A performance analysis of control parameters

  • Larranaga, P
  • Poza, M
  • Yurramendi, Y
  • Murga, RH
  • Kuijpers, CMH

Ieee Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence (p. 912-926) - 1/12/1996

10.1109/34.537345 View at source

  • ISSN 01628828

Data-Driven Computational Neuroscience

  • Bielza, C
  • Larranaga, P

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

  • 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

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

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 View at source

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 View at source

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 View at source

  • 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 View at source

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

Extending MAP-independence for Bayesian network explainability

  • E. Valero-Leal, P. Larrañaga, C. Bielza

Hmieai-2022 - 1/1/2022

  • iMarina

Interpreting Time-Varying Dynamic Bayesian Networks for Earth Climate Modelling

  • Valero-Leal E
  • Larrañaga P
  • Bielza C

Critical Care Medicine (p. 373-384) - 1/1/2022

  • ISSN 00903493
  • iMarina

Quantum-Inspired Estimation Of Distribution Algorithm To Solve The Travelling Salesman Problem

  • Soloviev, VP
  • Bielza, C
  • Larranaga, P

2021 Ieee Congress On Evolutionary Computation (Cec 2021) (p. 416-425) - 1/1/2021

10.1109/cec45853.2021.9504821 View at source

Structure Learning of High-Order Dynamic Bayesian Networks via Particle Swarm Optimization with Order Invariant Encoding

  • Quesada D
  • Bielza C
  • Larrañaga P

Lecture Notes In Computer Science (p. 158-171) - 1/1/2021

10.1007/978-3-030-86271-8_14 View at source

  • ISSN 03029743

This researcher has no working papers.

This researcher has no technical reports.

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))
... View more Collapse

Period: 01-09-2023 - 31-08-2026

Type of funding: National

  • iMarina

SELF DRIVING LAB (ACUERDO N.º 6)

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

Period: 16-01-2023 - 31-12-2023

Type of funding: Internal

  • 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))

Period: 16-02-2022 - 25-04-2022

  • iMarina

TITANIUM IND-Detección de ataques y anomalías M3-M35

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

Period: 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))

Period: 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))

Period: 12-12-2022 - 31-05-2023

Type of funding: Internal

  • iMarina

Redes Bayesianas para Aprendizaje Automático y Optimización Interpretables

  • CONDE ZORITA, DANIEL (Miembro del equipo de trabajo)
  • PANIAGUA ROMERO, KEVIN (Miembro del equipo de trabajo)
  • VALERO LEAL, ENRIQUE (Miembro del equipo de trabajo)
  • ALONSO TUBIA, MARTA (Miembro del equipo de trabajo)
  • TELLO LOPEZ, IVAN EUGENIO (Miembro del equipo de trabajo)
  • ALEJANDRE JIMENEZ, VICTOR (Miembro del equipo de trabajo)
  • BERNAOLA ALVAREZ, NIKOLAS (Miembro del equipo de trabajo)
  • LI HU, CARLOS (Miembro del equipo de trabajo)
  • PÉREZ SOLOVIEV, VICENTE (Miembro del equipo de trabajo)
  • VILLA BLANCO, CARLOS (Miembro del equipo de trabajo)
  • FDEZ DEL POZO DE SALAMANCA, JUAN ANTONIO (Participante)
  • Puerto Santana, Carlos Esteban (Miembro del equipo de trabajo)
  • BIELZA LOZOYA, MARIA CONCEPCION (Investigador principal (IP))
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))
... View more Collapse

Period: 01-12-2022 - 30-11-2024

Type of funding: National

Amount of funding: 413540,00 Euros.

  • iMarina

DESARROLLO DEL NODO ELLIS (EUROPEAN LABORATORY FOR LEARNING AND INTELLIGENT SYSTEMS)

  • PIZARRO CARREÑO, RICARDO IGNACIO (Participante)
  • ALVAREZ RODRIGUEZ, CLARA (Participante)
  • AYUSO GARCIA, ISABEL (Participante)
  • LARRAÑAGA MUGICA, PEDRO MARIA (Investigador principal (IP))

Period: 01-01-2022 - 31-12-2023

Type of funding: Regional

  • iMarina

NUEVA SONDA DE CIBERSEGURIDAD PARA LA DETECCIÓN, GESTIÓN Y RESPUESTA DE BRECHAS DE SEGURIDAD, ATAQUES O ANOMALÍAS EN REDES INDUSTRIALES (INMAP-R2)

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

Period: 01-05-2021 - 17-11-2022

  • iMarina

Desarrollo de un sistema diagnostico basado en Machine Learning para la detección en tiempo real de degradación temprana en el proceso de fabricación de medicamentos. MLpharma. Convocatoria de ayudas 2020 sobre desarrollo tecnológico basado en inteligencia artificial y otras tecnologías habilitadoras digitales

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

Period: 18-12-2021 - 30-09-2022

  • 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
Last data update: 3/5/24 8:28 PM