Grupo de investigación
REDES NEURONALES, FUNCIONALES Y PROBABILÍSTICAS
Y ALGORITMOS EVOLUTIVOS MULTIOBJETIVO
 PERSONA DE CONTACTO

Pedro M. Mateo

Departamento de Métodos Estadísticos
Edificio de Matemáticas, 3ª planta.
Campus San Francisco.
Universidad de Zaragoza
Pedro Cerbuna 12, 50009 Zaragoza (Spain)

Tfno:  34 976 761000 Ext. 3250
mateo@unizar.es

 COMPONENTES DEL GRUPO

Isolina Alberto

Profesora Titular de Escuela Universitaria.
Departamento de Métodos Estadísticos.
Escuela Univeristaria de Ingeniería Técnica Industrial.
isolina@unizar.es

María Asunción Beamonte

Profesora Colaboradora
Departamento de Estructura e Historia Económica y Economía Pública.
Escuela Universitaria de Estudios Empresariales de Zaragoza.
asunbea@unizar.es

Ali S. Hadi

Universidad Americana del Cairo
ahadi@aucegypt.edu

Pedro Jodrá

Profesor Titular de Universidad.
Departamento de Métodos Estadísticos.
Centro Politécnico Superior.
pjodra@unizar.es

Beatriz Lacruz

Profesora Titular de Universidad.
Departamento de Métodos Estadísticos.
Facultad de Ciencias.
lacruz@unizar.es

David Lahoz

Profesor Colaborador.
Departamento de Métodos Estadísticos.
Centro Politécnico Superior.
davidla@unizar.es

Rosa Eva Pruneda

Profesora Titular de Universidad.
E.T.S. de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos.
Universidad de Castilla-La Mancha.
Edificio Politécnico.
Avenida Camilo José Cela s/n.
13071 Ciudad Real
rosa.pruneda@uclm.es

 LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
  • Redes neuronales
  • Redes funcionales
  • Redes probabilísticas
  • Algoritmos evolutivos multiobjetivo
  • Aplicaciones de las ecuaciones funcionales a problemas estadísticos
  • Teoría de la descomposición ortogonal completa
  • Problemas de regresión, clasificación y predicción
  • Aplicaciones a problemas de salud y energías renovables
 PROYECTOS
  • Modelos estadísticos para problemas de clasificación y predicción. Aspectos teóricos y aplicaciones a problemas de salud y energías renovables. MEC/FEDER (MTM2009-14394)
  • Redes funcionales, neuronales y probabilísticas y métodos bayesianos espacio-temporales para problemas de clasificación y predicción. Aspectos teóricos y aplicaciones. MEC/FEDER (MTM2006-15671)
  • Redes neuronales, funcionales y probabilísticas en problemas de clasificación y predicción, MEC/FEDER (BFM2003-05695)