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Pérez Bernabé, Inmaculada Autor

Parameter learning in hybrid Bayesian networks using prior knowledge

  • Pérez-Bernabé I.
  • Fernández A.
  • Rumí R.
  • Salmerón A.

DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY - 1/5/2016

10.1007/s10618-015-0429-7

Número de citas: 5 (Web of Science) 8 (Scopus) 0 (Dialnet)
  • Cuartil JCR: Q1 (2016)
  • Cuartil SJR: Q1
  • Factor Impacto JCR: 3,16 (2016)
  • Impacto Normalizado por Categoría: 0,144 (2016)
  • CiteScore: 8,2 (2024)
  • SJR: 1,14 (2016)
  • SNIP: 2,326 (2016)
  • Impacto JCR a 5 años: 3,477
  • Categorías JCR: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
  • Categorías SJR: Computer Networks and Communications (Q1); Computer Science Applications (Q1); Information Systems (Q1)
Open Access

Learning mixtures of truncated basis functions from data

  • Langseth H.
  • Nielsen T.
  • Pérez-Bernabé I.
  • Salmerón A.

INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING - 1/6/2014

10.1016/j.ijar.2013.09.012

Número de citas: 26 (Web of Science) 10 (Scopus)
  • Cuartil JCR: Q1 (2014)
  • Cuartil SJR: Q1
  • Factor Impacto JCR: 2,451 (2014)
  • Impacto Normalizado por Categoría: 0,81 (2014)
  • CiteScore: 6,2 (2024)
  • SJR: 1,494 (2012)
  • SNIP: 2,122 (2012)
  • Impacto JCR a 5 años: 2,51
  • Categorías JCR: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
  • Categorías SJR: Applied Mathematics (Q1); Artificial Intelligence (Q1); Software (Q1); Theoretical Computer Science (Q1)

Hybrid Bayesian Networks Using Mixtures of Truncated Basis Functions

  • Pérez-Bernabé I.
  • Maldonado A.D.
  • Nielsen T.D.
  • Salmerón A.

R Journal - 1/1/2020

10.32614/rj-2021-019

Número de citas: 6 (Scopus)
  • Factor Impacto JCR: 3,984 (2020)
  • CiteScore: 4,4 (2024)
  • SJR: 2,567 (2020)
  • SNIP: 3,392 (2020)
  • Impacto JCR a 5 años: 7,958
  • Categorías JCR: COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS

Este autor no tiene libros o capítulos

Learning hybrid bayesian networks using mixtures of truncated basis functions. Aprendizaje de redes bayesianas híbridas con mixturas de funciones base truncadas

  • Inmaculada Pérez-Bernabé
  • Antonio Salmerón Cerdán
  • Helge Langseth

2015

Número de citas: 0 (Dialnet)
  • Dialnet
Open Access

On Using the PC Algorithm for Learning Continuous Bayesian Networks: An Experimental Analysis

  • Fernández A.
  • Pérez-Bernabé I.
  • Salmerón A.

ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, CAEPIA 2013 - 10/10/2013

10.1007/978-3-642-40643-0_35

Número de citas: 2 (Web of Science) 2 (Scopus)
  • Impacto Normalizado por Categoría: 0,273 (2013)
  • CiteScore: 2,4 (2024)
  • SJR: 0,36 (2013)
  • SNIP: 0,777 (2013)
Open Access

Learning Conditional Distributions Using Mixtures of Truncated Basis Functions

  • Pérez-Bernabé I.
  • Salmerón A.
  • Langseth H.

SYMBOLIC AND QUANTITATIVE APPROACHES TO REASONING WITH UNCERTAINTY, ECSQARU 2015 - 1/1/2015

10.1007/978-3-319-20807-7_36

Número de citas: 4 (Web of Science) 4 (Scopus)
  • Impacto Normalizado por Categoría: 0,293 (2015)
  • CiteScore: 2,4 (2024)
  • SJR: 0,369 (2015)
  • SNIP: 0,72 (2015)

Incorporating Prior Knowledge when Learning Mixtures of Truncated Basis Functions from Data

  • Fernández A.
  • Pérez-Bernabé I.
  • Rumí R.
  • Salmerón A.

TWELFTH SCANDINAVIAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (SCAI 2013) - 1/12/2013

10.3233/978-1-61499-330-8-95

Número de citas: 1 (Web of Science) 2 (Scopus)
  • Cuartil SJR: Q3
  • Impacto Normalizado por Categoría: 0,136 (2013)
  • CiteScore: 0,7 (2024)
  • SJR: 0,275 (2013)
  • SNIP: 0,512 (2013)
  • Categorías SJR: Artificial Intelligence (Q3)

Este autor no tiene patentes.

Este autor no tiene informes ni otros tipos de publicaciones.

Scopus: 4

Web of Science: 3

Scopus: 1

Web of Science: 1

Última actualización de los datos: 4/11/25 13:23
Próxima recolección programada: 8/11/25 3:00