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Gonzalo Joya Caparrós

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DOCENCIA EN:

> Diseño Digital 2º curso Grado en Ingeniería de Sistemas Electrónicos y Grado en Ingeniería Telemática

> Técnicas avanzadas de procesado de la información en Master en Sistemas Electrónicos para Entornos Inteligentes

> Laboratorio de Sistemas de Alimentación para Ultra Bajo Consumo (Master Oficial en Ingeniería de Telecomunicación)

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INVESTIGACIÓN EN:

> Grupo ISIS

> Últimos contratos (como coordinador)

  • “PREVENSALUD" SISTEMA DE ANÁLISIS DE COMPORTAMIENTOS Y SISTEMA DE REGLAS DE RIESGOS POTENCIALES DE SALUD (8.06/5.58.3390)
  • SANIRED 2.0 (8.06/5.58. 3122)


> Últimos proyectos (como coordinador)

  • Red universitaria para la investigación y docencia en técnicas de captación y procesado de señales electrooculográficas y de fijación de la mirada orientadas a la detección de enfermedades neurodegenerativas y a la monitorización del aprendizaje
    Programa Financiador: PROYECTOS DE COOPERACIÓN UNIVERSITARIA PARA EL DESARROLLO 2020
    Entidad Financiadora: Agencia Andaluza de Cooperación Internacional para el Desarrollo. Junta de Andalucía
    Duración: Febrero 2021-Febrero 2022
  •  Project DIATAX: Integracion de nuevas tecnologías para el diagnóstico temprano de las Ataxias Hereditarias
    Programa financiador: Plan Propio: Ayudas para el fomento de proyectos de investigación en cooperación internacional 2017
    Duración : 01/01/2018-31/12/2018)
  •  Creación de un grupo interuniversitario para la investigación y la docencia en técnicas bioinspiradas y de inteligencia computacional. Aplicación al estudio de epidemias y enfermedades raras de especial incidencia en Cuba y al control de sistemas (A2/038418/11) 2012-2013. 
    Ámbito del proyecto: Internacional (Universidad de Málaga, Universidad de Holguín, Universidad de La Habana)
    Entidad Financiadora: AGENCIA ESPAÑOLA DE COOPERACIÓN INTERNACIONAL PARA EL DESARROLLO (AECID)
  • MODELADO MATEMÁTICO DE PROCESOS BIO-MÉDICOS. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS ( D/030223/10 , D/023835/09, D/017218/08,D/9842/07) 2008-2011

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PUBLICACIONES (10 ÚLTIMOS AÑOS):

Carlos Cano-Domingo, Ruxandra Stoean, Gonzalo Joya, Nuria Novas, Manuel Fernadez-Ros Jose Antonio Gazquez. A Machine Learning hourly analysis on the relation the Ionosphere and Schumann Resonance Frequency. Measurement Vol. 28, 2023, Art. 112426    https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263224122016232

Valdés, L.; Ariza, A.; Allende, S.M.; Triviño, A.; Joya, G.S, Search of the Shortest Path in a Communication Network with Fuzzy Cost Functions. Symmetry 2021, 13, 1534. https://doi.org/10.3390/sym13081534

Becerra-García, Roberto A., Rodolfo García-Bermúdez, and Gonzalo Joya. 2021. Differentiation of Saccadic Eye Movement Signals. Sensors 21, no. 15: 5021. https://doi.org/10.3390/s21155021

Stoean, Ruxandra; Stoean, Catalin Liviu; R Becerra-García, García-Bermúdez, Rodolfo; Atencia-Ruiz, Miguel Alejandro; Garcia-Lagos, Francisco; Velázquez Pérez, Luis; Joya-Caparros, Gonzalo. 2020. A Hybrid Unsupervised - Deep Learning Tandem for Electrooculography Time Series Analysis. PloS One. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0236401

R Stoean, C Stoean, M Atencia, R Rodríguez-Labrada, G Joya, 2020. Ranking Information Extracted from Uncertainty Quantification of the Prediction of a Deep Learning Model on Medical Time Series Data. Mathematics 8 (7), 1078 1078; https://doi.org/10.3390/math8071078

Catalin Stoean, Ruxandra Stoean, Miguel Atencia, Moloud Abdar, Luis Velázquez-Pérez, Abbas Khosravi, Saeid Nahavandi, U Rajendra Acharya, Gonzalo Joya, 2020. Automated Detection of Presymptomatic Conditions in Spinocerebellar Ataxia Type 2 Using Monte Carlo Dropout and Deep Neural Network Techniques with Electrooculogram Signals. Sensors 20 (11), 3032 https://doi.org/10.3390/s20113032

Salinas, J.R., García-Lagos, F., Diaz de Aguilar, J., Joya, G, and Sandoval, F. et al. 2020. Monte Carlo uncertainty analysis of an ANN-based spectral analysis method. Neural Computing & Applications 32, 351–368. https://doi.org/10.1007/s00521-019-04169-x

Atencia M., Gallicchio C., Joya G., Micheli A. (2020) Time Series Clustering with Deep Reservoir Computing. In: Farkaš I., Masulli P., Wermter S. (eds) Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2020. ICANN 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12397. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-61616-8_39

Valdés L., Ariza A., Allende S.M., Joya G. (2019) Searching the Shortest Pair of Edge-Disjoint Paths in a Communication Network. A Fuzzy Approach. In: Rojas I., Joya G., Catala A. (eds) Advances in Computational Intelligence. IWANN 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11507. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-20518-8_53

Atencia M., Stoean C., Stoean R., Rodríguez-Labrada R., Joya G. (2019) Dynamic Clustering of Time Series with Echo State Networks. In: Rojas I., Joya G., Catala A. (eds) Advances in Computational Intelligence. IWANN 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11507. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-20518-8_7

Becerra- García, R. A.; García- Bermúdez, R. V.; Joya-Caparros, Gonzalo; Fernández- Higuera, A.; Velázquez- Rodríguez, C.; Velázquez- Mariño, M.; Cuevas- Beltrán, F. R.; Garcia-Lagos, Francisco; Rodríguez- Labrada, R.. 2017. Data mining process for identification of non-spontaneous saccadic movements in clinical electrooculography. Neurocomputing. 250: 28-36. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.10.077

García, Rodolfo; Becerra, Roberto; Velázquez, Camilo; Rojas-Ruiz, Fernando; Joya-Caparros, Gonzalo; Torres, Christian; Demera, Gabriel. 2016. An assessment of wavelet based differentiation of noisy electro-oculographic records. International Journal of Psychophysiology. 108:170-170. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2016.07.488

Hernández-Solano, Yadira; Atencia-Ruiz, Miguel Alejandro; Joya Caparros, Gonzalo; Sandoval-Hernandez, Francisco. 2015. A discrete gradient method to enhance the numerical behaviour of Hopfield networks. Neurocomputing. 164: 45-55. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.10.091

Valdés, Lissette; Montesinos, Soraya; Ariza-Quintana, Alfonso; Allende, Sira M.; Joya-Caparros, Gonzalo. 2015. Peer selection in P2P wireless mesh networks: comparison of different strategies. Soft Computing. 19: 2447-2455. https://doi.org/10.1007/s00500-014-1572-6

M. Atencia and G. Joya. Hopfield networks: from optimization to adaptive control. 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, pp. 1-8, https://doi.org/10.1109/IJCNN.2015.7280368

Roberto Becerra-García , Rodolfo García-Bermúdez, Gonzalo Joya-Caparrós, Abel Fernández-Higuera, et al. (2015) Non Spontaneous Saccadic Movements Identification in Clinical Electrooculography Using Machine Learning. In: Rojas I., Joya G., Catala A. (eds) Advances in Computational Intelligence. IWANN 2015. Lecture Notes in Computer Science, vol 9095. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-19222-2_5

M Atencia, G Joya, F Sandoval, 2013. Identification of noisy dynamical systems with parameter estimation based on Hopfield neural networks. Neurocomputing, Vol. 121, pp.14-24 , Eselvier https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.01.030

M Atencia, E García-Garaluz, G Joya (2013) The ratio of hidden HIV infection in Cuba Mathematical Biosciences & Engineering 10 (4), 959,  https://doi.org/10.3934/mbe.2013.10.959

M Atencia, E García-Garaluz, H de Arazoza, G Joya (2013). Estimation of parameters based on artificial neural networks and threshold of HIV/AIDS epidemic system in Cuba, Mathematical and Computer Modelling 57 (11-12), 2971-2983; https://doi.org/10.1016/j.mcm.2013.03.007

J Barrios, A Piétrus, G Joya, A Marrero, H de Arazoza (2012). A differential inclusion approach for modeling and analysis of dynamical systems under uncertainty. Soft Computing 17 (2), 239-253 https_//doi.org/10.1007/s00500-012-0889-2

E García-Garaluz, M Atencia, G Joya, F García-Lagos, F Sandoval (2011), Hopfield networks for identification of delay differential equations with an application to dengue fever epidemics in Cuba, Neurocomputing 74 (16), 2691-2697. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.03.022

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