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Dirección de Estudios de Posgrado

Algoritmos y ciencia de datos

Algoritmos y ciencia de datos. El área de algoritmos y ciencia de datos se divide en forma natural en dos sub-áreas: Algoritmos. Se diseñan y analizan algoritmos centralizados, paralelos y distribuidos en diversos contextos, algoritmos para uso óptimo de recursos en ambientes estáticos y dinámicos en computación, manufactura, logística y telecomunicaciones, análisis y diseño de algoritmos para problemas de optimización combinatoria de la clase NP-difícil mono y multi-objetivo. El enfoque en esta sub-área es tanto teórico como experimental y se analizan y diseñan algoritmos exactos, de aproximación, así como heurísticas basadas en inteligencia computacional. Ciencia de datos. Se realiza investigación en métodos de acceso a grandes volúmenes de datos en formatos estructurados, no estructurados y multimedia. El énfasis principal es en la consulta por contenido, con aplicaciones en base de datos de texto, sonidos, videos, imágenes o huellas digitales, entre otras. Con aplicaciones a la publicidad dirigida, genómica, transcriptómica y proteómica, geofísica, oceanografía, astronomía, toma de decisiones y robótica, entre otros.

  • Chávez González Edgar Leonel
  • Fernández Zepeda José Alberto
  • López Mariscal Pedro Gilberto
  • López Nava Irvin Hussein

  • López Nava, I. H., & Altamirano Flores, Y. V. (2022, Diciembre). Approach to a lower body gait generation model using a deep convolutional generative adversarial network. 14th International Conference on Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence. Córdoba, España (ID: 28696)
  • Vershkov, N., Babenko, M., Chernykh, A., Kuchukov, V., Kucherov, n., Kuchukova, N. N., & Drozdov, A. Y. (2022). Optimization of Artificial Neural Networks using Wavelet Transforms. PROGRAMMING AND COMPUTER SOFTWARE, 48(6), 376-384. doi: 10.1134/S036176882206007X. (ID: 28226)
  • Ochoa Montiel, M. R., Chan Ley, M. A., Sossa Azuela, J. H., Olague Caballero, G., & Morales López, F. E. (2022). Leukemia recognition with evolutionary vision and knowledge transfer. International Journal of Combinatorial Optimization Problems and Informatics, 13(4), 9. (ID: 28112)
  • VALUEVA, M., VALUEV, G., Babenko, M., Chernykh, A., & Cortés Mendoza, J. M. (2022). Method for Convolutional Neural Network Hardware Implementation Based on a Residue Number System. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS, 34(3), 61-74. doi: 10.15514/ISPRAS-2022-34(3)-5. (ID: 28254)
  • Olague Caballero, G., Menéndez Clavijo, J. A., Olague, M., Ocampo, A., Ibarra Vazquez, G., Ochoa Montiel, M. R., & Pineda Núñez, R. (2022). Automated Design of Salient Object Detection Algorithms with Brain Programming. Applied Sciences, 12(10), 32. doi: 10.3390/app122010686. (ID: 28097)
  • Trejo Sánchez, J. A., Madera Ramírez, F., Fernández Zepeda, J. A., López Martínez, J. L., & Flores Lamas, A. (2022). A fast approximation algorithm for the maximum 2-packing set problem on planar graphs. Optimization Letters. doi: 10.1007/s11590-022-01939-w. (ID: 27979)
  • García Jacas, C. R., García González, L. A., Martinez Rios, F., Tapia Contreras, I. P., & Brizuela Rodríguez, C. A. (2022). Handcrafted versus non-handcrafted (self-supervised) features for the classification of antimicrobial peptides: complementary or redundant?. BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS. doi: 10.1093/bib/bbac428. (ID: 28018)
  • Contreras Torres, E., Marrero Ponce, Y., Teran, J., Aguero Chapin, G., Antunes, A., & García Jacas, C. R. (2022). Fuzzy spherical truncation-based multi-linear protein descriptors: From their definition to application in structural-related predictions. Frontiers in Chemistry. doi: 10.3389/fchem.2022.959143. (ID: 28027)
  • Hernández Valencia, B., Castro Chacón, J. H., Reyes Ruiz, M., Lehner, M. J., Guerrero, C. A., Silva, J. S., Hernández Águila, J. B., Alvarez Santana, F. I., Sánchez, E., Nuñez, J. M., Calvario Velásquez, L. T., Figueroa, L., Huang, C. K., Wang, S., Alcock, C., Chen, W. P., Granados Contreras, A. P., Geary, J. C., Cook, K. H., Kavelaars, J. J., Norton, T., Szentgyorgyi, A., Yen, W. L., Zhang, Z. W., & Olague Caballero, G. (2022). Pattern Recognition Using SVM for the Classification of the Size and Distance of Trans-Neptunian Objects Detected by Serendipitous Stellar Occultations. Publications of the Astronomical Society of the Pacific, 134(1038), 15. doi: 10.1088/1538-3873/ac7f5c. (ID: 28113)
  • Chowdhury, D. P., Bakshi, S., Pero, C., Olague Caballero, G., & Sa, P. K. (2022). Privacy Preserving Ear Recognition System using Transfer Learning in Industry 4.0. IEEE Transactions on Industrial Informatics. (ID: 28102)
  • Olague Caballero, G. (2022). Commentary on "On the optimal placement of cameras for surveillance and the underlying set cover problem" [Applied Soft Computing, vol. 74, 2019, pages 133-153]. Applied Soft Computing, 126(9), 4. doi: 10.1016/j.asoc.2022.109299. (ID: 28103)
  • Peña Morales, D., Dorronsoro, B., Chernykh, A., & Ruiz, P. (2022, Julio). Public Transport Timetable and Charge Optimization Using Multiple Electric Buses Types. Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2022). Boston, MA (ID: 28259)
  • Babenko, M., Chernykh, A., Pulido Gaytan, L. B., Avetisyan, A., Nesmachnow , S., Wang, X., & Granelli, F. (2022). Towards the sign function best approximation for secure outsourced computations and control. Mathematics, 10(12), 2006. doi: 10.3390/math10122006. (ID: 28212)
  • Sanchez Gallegos, D. D., Gonzalez Compean, J. L., Carretero, J., Marin, H., Chernykh, A., & Montella, R. (2022). PuzzleMesh: A puzzle model to build mesh of agnostic services for edge-fog-cloud. IEEE Transactions on Services Computing, 1 - 1. doi: 10.1109/TSC.2022.3175057. (ID: 28225)
  • Fernández Zepeda, J. A., Trejo Sánchez, J. A., Sansores, C. E., & García Díaz, J. (2022). Approximation Algorithm for the Minimum Hub Cover Set Problem. IEEE Access. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3173615. (ID: 27791)
  • Peña Morales, D., Chernykh, A., Dorronsoro, B., & Ruiz, P. (2022). A novel multi-objective optimization approach to guarantee equality of service and energy efficiency in a heterogeneous bus fleet system. ENGINEERING OPTIMIZATION. doi: 10.1080/0305215X.2022.2055007. (ID: 28213)
  • García Jacas, C. R., Pinacho Castellanos, S. A., García González, L. A., & Brizuela Rodríguez, C. A. (2022). Do deep learning models make a difference in the identification of antimicrobial peptides?. BRIEFINGS IN BIOINFORMATICS, 16. doi: 10.1093/bib/bbac094. (ID: 27757)
  • Ibarra Vazquez, G., Olague Caballero, G., Chan Ley, M. A., Puente Montejano, C. A., & Soubervielle Montalvo, C. (2022). Brain programming is immune to adversarial attacks: Towards accurate and robust image classification using symbolic learning. Swarm and Evolutionary Computation, 71(101059), 17. doi: 10.1016/j.swevo.2022.101059. (ID: 28104)
  • Talamantes Alvarez, A., & Chávez González, E. L. (2022). Instance-based learning using the half-space proximal graph. Pattern Recognition Letters, 156, 88-95. doi: 10.1016/j.patrec.2022.01.025. (ID: 28313)
  • Valenzuela Alcaraz, V. M., Cosío León, M. Á., Romero Ocaño, A. D., & Brizuela Rodríguez, C. A. (2022). A cooperative coevolutionary algorithm approach to the no-wait job shop scheduling problem. Expert Systems with Applications, (194), 116498. doi: 10.1016/j.eswa.2022.116498. (ID: 28369)
  • Romero Ocaño, A. D., Cosío León, M. Á., Valenzuela Alcaraz, V. M., & Brizuela Rodríguez, C. A. (2022). The impact of gradually replacing fossil fuel-powered vehicles with electric ones: A bi-objective optimisation approach. Expert Systems with Applications, 194, 116546. doi: 10.1016/j.eswa.2022.116546. (ID: 28368)
  • von Lucken, C., Brizuela Rodríguez, C. A., & Barán Cegla, B. (2022). Clustering-based multipopulation approaches in MOEA/D for many-objective problems. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, 81, 789¿828. doi: 10.1007/s10589-022-00348-0. (ID: 28370)
  • Gabrielli, G., Ferreira, I., Dalchiele, P., Chernykh, A., & Nesmachnow , S. (2021, Noviembre). A Machine Learning Approach for Detecting Traffic Incidents from Video Cameras. Ibero-American Congress of Smart Cities (ICSC-Cities 2021). Cancún, México (ID: 28269)
  • Shiryaev, E., Bezuglova, E., Babenko, M., Chernykh, A., Pulido Gaytan, L. B., & Cortés Mendoza, J. M. (2021, Noviembre). Performance impact of error correction codes in RNS with returning methods and base extension. International Conference Engineering and Telecommunication (En&T-2021). Dolgoprudnyy, Rusia (ID: 28262)
  • López Nava, I. H., & Sainos Vizuett, M. (2021, Junio). Satellite Imagery Classification Using Shallow and Deep Learning Approaches. 13th Mexican Conference on Pattern Recognition. Ciudad de México, México (ID: 28699)

  • Algoritmos para encontrar el clique máximo de distancia k en grafos cercanos al árbol
  • Clasificación multimodal de emociones en perros durante su adiestramiento
  • Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales
  • Estudio numérico de ecuaciones diferenciales de tercer orden con problemas en la frontera
  • Identificación de sexismo en redes sociales
  • Medición del campo magnético estelar con aprendizaje profundo
  • Usando la descomposición de un grafo Halin para el diseño de algoritmos autoestabilizantes