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Fuzzy rough classifiers for class imbalanced multi-instance data

Vluymans, Sarah ; Sánchez Tarragó, Dánel ; Saeys, Yvan ; Cornelis, Chris ; Herrera, Francisco

Pattern Recognition, May 2016, Vol.53, pp.36-45 [Periódico revisado por pares]

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Special issue on “New Trends in Data Mining” NTDM

Benítez, J.M ; García-Pedrajas, Nicolás ; Herrera, Francisco

Knowledge-Based Systems, 2012, Vol.25(1), pp.1-2 [Periódico revisado por pares]

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Volume, variety and velocity in Data Science

Alonso-Betanzos, Amparo ; Gámez, José A ; Herrera, Francisco ; Puerta, José M ; Riquelme, José C

Knowledge-Based Systems, 01 February 2017, Vol.117, pp.1-2 [Periódico revisado por pares]

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Consistency of hesitant fuzzy linguistic preference relations: An interval consistency index.(Report)

Li, Cong-Cong ; Rodriguez, Rosa M. ; Martinez, Luis ; Dong, Yucheng ; Herrera, Francisco

Information Sciences, 2018, Vol.432, p.347 [Periódico revisado por pares]

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Special Issue on “Evolutionary Fuzzy Systems” EFSs

Alcalá, Rafael ; Nojima, Yusuke ; Ishibuchi, Hisao ; Herrera, Francisco

Knowledge-Based Systems, December 2013, Vol.54, pp.1-2 [Periódico revisado por pares]

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Connecting the linguistic hierarchy and the numerical scale for the 2-tuple linguistic model and its use to deal with hesitant unbalanced linguistic information.(Report)

Dong, Yucheng ; Li, Cong-Cong ; Herrera, Francisco

Information Sciences, Nov 1, 2016, Vol.367-368, p.259(20) [Periódico revisado por pares]

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On the usefulness of one-class classifier ensembles for decomposition of multi-class problems

Krawczyk, Bartosz ; Woźniak, Michał ; Herrera, Francisco

Pattern Recognition, December 2015, Vol.48(12), pp.3969-3982 [Periódico revisado por pares]

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Evolutionary wrapper approaches for training set selection as preprocessing mechanism for support vector machines: Experimental evaluation and support vector analysis

Verbiest, Nele ; Derrac, Joaquín ; Cornelis, Chris ; García, Salvador ; Herrera, Francisco

Applied Soft Computing, January 2016, Vol.38, pp.10-22 [Periódico revisado por pares]

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Tips, guidelines and tools for managing multi-label datasets: The mldr.datasets R package and the Cometa data repository

Charte, Francisco ; Rivera, Antonio J ; Charte, David ; Del Jesus, María J ; Herrera, Francisco

Neurocomputing, 10 May 2018, Vol.289, pp.68-85 [Periódico revisado por pares]

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Dealing with difficult minority labels in imbalanced mutilabel data sets

Charte, Francisco ; Rivera, Antonio J ; Del Jesus, María J ; Herrera, Francisco

Neurocomputing, 31 January 2019, Vol.326-327, pp.39-53 [Periódico revisado por pares]

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