Investigación - Publicaciones

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PUBLICACIONES

LIBROS

  1. Rivero C.R., Pucheta J., Patiño D., Otaño P., Franco L., Juarez G. (2020) Short-Term Rainfall Forecasting with E-LSTM Recurrent Neural Networks Using Small Datasets. In: Huang DS., Premaratne P. (eds) Intelligent Computing Methodologies. ICIC 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12465. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-60796-8_22. ISBN 978-3-030-60795-1 (Print 978-3-030-60796-8). 2020. 638 pp. pp 258-270. 
  2. Pucheta J., Alasino G., Salas C., Herrera M., Rivero C.R. (2020) ”Stochastic Analysis for Short- and Long-Term Forecasting of Latin American Country Risk Indexes”. Series Editor Hamid Arabnia, Department of Computer Science, The University of Georgia, Athens, Georgia, USA. In: Arabnia H., Daimi K., Stahlbock R., Soviany C., Heilig L., Brüssau K. (eds) Principles of Data Science. Transactions on Computational Science and Computational Intelligence. Springer, Cham. First Online 09 July 2020. DOI https://doi.org/10.1007/978-3-030-43981-1_12. Publisher Name Springer, Cham. Print ISBN 978-3-030-43980-4. Online ISBN 978-3-030-43981-1. eBook Packages Engineering Engineering (R0). Pp 249-272. 
  3. Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Daniel Patiño, Jose Luis Puglisi, Paula Otaño, Leonardo Franco, Gustavo Juarez, Efrén Gorrostieta and Alvaro David Orjuela-Cañón. “Bayesian Inference for Training of Long Short Term Memory Models in Chaotic Time Series Forecasting”.  December 2019. DOI: 10.1007/978-3-030-36211-9_16. In book: Second IEEE Colombian Conference, ColCACI 2019, Barranquilla, Colombia, June 5-7, 2019, Revised Selected Papers, Editors Alvaro David Orjuela-Cañon,Juan Carlos Figueroa-García, Julián David Arias-Londoño. Applications of Computational Intelligence. Pages 197-208. Pp 279. https://www.springer.com/gp/book/9783030362102?wt_mc=ThirdParty.SpringerLink.3.EPR653.About_eBook#aboutBook. eBook ISBN 978-3-030-36211-9. Series ISSN 1865-0929. Publisher Springer International Publishing.
  4. Julián Pucheta, C. Rodríguez Rivero, Carlos Salas, Martín Herrera, Sergio Laboret, Carlos Contrera. “Diseño de neurocontroladores basado en control óptimo aproximado para procesos restringidos”. Capítulo del Libro  “Producción Científica de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas VI”. ISBN 978-987-661-233-3. 2017. RAZÓN SOCIAL Universidad Nacional de Catamarca. SELLO. Editorial Científica Universitaria de la Universidad Nacional de Catamarca. TIPO LIBRO Físico. IDIOMAS Español /IDIOMA ORIGINAL. TIPO DE OBRA Original. Pag. 33-40. Pags 125. 2017.
  5. Julián A. Pucheta, Miguel Piumetto, Juan C. Gómez Targarona. “Control óptimo del desbalance controlando el ingreso de la generación distribuida mediante programación dinámica”. Capítulo del Libro  “Producción Científica de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas V”. Editores: Marcelo E. Savio, Erlinda del Valle Ortiz, Paola Inés Beltramini. ISBN: 978-987-661-186-2. (2015). Editorial Científica Universitaria de la Universidad Nacional de Catamarca. Pag. 167-173. Pags 333.
  6. Lucas M. Arjona, Julián A. Pucheta, Sergio H. Gallina, Carlos A. Salas. ”Desarrollo de sensor de humedad en hoja con interface IEEE 1451 para aplicaciones de riego automático”. Del Libo “Producción Científica de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas IV”. Editores: Jesús E. Cano, Marcelo E. Savio. ISBN: 978-987-661-116-9. (2013). Editorial Científica Universitaria de la Universidad Nacional de Catamarca.
  7. Julián Pucheta, C. Rodríguez Rivero, Martín Herrera, Carlos Salas, Odile Londero, Víctor Sauchelli y H. Daniel Patiño, Capítulo titulado , «Método no paramétrico basado en rugosidad para el diseño de filtros predictores de series temporales» del libro “Producción Científica de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas III”. Pp 276, Editores: Jesús E. Cano, Marcelo E. Savio. ISBN: 978-987-661-116-9.  Pp. 117-122 (2012). Editorial Científica Universitaria de la Universidad Nacional de Catamarca.
  8. Julián Pucheta, C. Rodríguez Rivero, Martín Herrera, Carlos Salas, Odile Londero, Víctor Sauchelli y H. Daniel Patiño, Capítulo titulado , «Método no paramétrico basado en submuestreo para el diseño de filtros predictores de series temporales» del libro “Producción Científica de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas III”. Pp 276, Editores: Jesús E. Cano, Marcelo E. Savio. ISBN: 978-987-661-116-9.  Pp. 123-128 (2012). Editorial Científica Universitaria de la Universidad Nacional de Catamarca.
  9. Julián Pucheta, C. Rodríguez Rivero, Martín Herrera, Carlos Salas, Odile Londero, Víctor Sauchelli y H. Daniel Patiño, Capítulo titulado , «Método no paramétrico basado en energía para el diseño de filtros predictores de series temporales» del libro “Producción Científica de la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas III”. Pp 276, Editores: Jesús E. Cano, Marcelo E. Savio. ISBN: 978-987-661-116-9.  Pp. 129-134 (2012). Editorial Científica Universitaria de la Universidad Nacional de Catamarca.
  10. Pucheta, J., Sauchelli, V. “Control Óptimo y Sistemas Estocásticos”, Número 13997 e ISBN 978-3-659-03577-7, Editorial Académica Española es una marca comercial de LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH&  Co. KG Heinrich-Böcking-Str. 6-8 66121, Saarbrücken, Germany.  www.eae-publishing.com.
  11. Julián Pucheta, C. Rodríguez Rivero, Martín Herrera, Carlos Salas, Víctor Sauchelli, H. Daniel Patiño, Departments of Electrical and Electronic Engineering, Mathematics Research Laboratory Applied to Control (LIMAC), at Faculty of Exact, Physical and Natural Sciences – National University of Córdoba, Córdoba, Argentina, and others, Capítulo titulado , «Non-parametric methods for forecasting time series from cumulative monthly rainfall» del libro Rainfall: Behavior, Forecasting and Distribution Editors: Olga E. Martín and Tricia M. Roberts, Nova Science Publishers, Inc.  ISBN:978-1-62081-551-9. https://www.novapublishers.com/catalog/product_info.php?products_id=30548.
  12. Pucheta, J., Patino, D. and Kuchen, B. “A Statistically Dependent Approach For The Monthly Rainfall Forecast from One Point Observations”. In IFIP International Federation for Information Processing Volume 294, Computer and Computing Technologies in Agriculture II, Volume 2, eds. D. Li, Z. Chunjiang, (Boston: Springer), pp. 787–798. (2009).
  13. http://www.springerlink.com/content/v4651015hn60t7g8/?p=c2668d5d24fc41ef914d439a9ec86142
  14. Pucheta, J. A. “Control Óptimo para Procesos No Lineales con Restricciones. Aplicación al Guiado del Desarrollo de Cultivos”. Libro De Tesis De Doctorado En Ingeniería De Sistemas De Control. ISBN 950-105-605-467-3 (Cat. En fuente 978-950-105-605-467-0). Editorial Fundación Universidad Nacional De San Juan. (2006).
  15. Pucheta, J. A. “Generación De Trayectorias Optimas Y Control Para Guiar El Desarrollo De Cultivos En Invernaderos”. Libro De Tesis De Maestría En Ingeniería De Sistemas De Control. ISBN 950-605-299-9. Editorial Fundación Universidad Nacional De San Juan. (2002).

REVISTAS INDEXADAS

  1. Julián Pucheta, Carlos Salas, Martín Herrera, Cristian Rodriguez Rivero, Gustavo Alasino (2019). “Short and Long-Term Time Series Forecasting Stochastic Analysis for Slow Dynamic Processes”. Applied Mathematics, 2019, Vol 10 número 8, 704-717. ISSN Online: 2152-7393 ISSN Print: 2152-7385. DOI: 10.4236/am.2019.108050.
  2. Pucheta, J., Salas, C., Piumetto, M., Herrera, M, Rodríguez Rivero, C. “Low voltage daily energy demand temperature dependent representation by using circular statistics”. Publicado en Applied Mathematics, Vol.10 No.3, March 2019,  http://www.scirp.org/journal/am. ISSN Print: 2152-7385. ISSN Online: 2152-7393 10.4236/am.2019.103006.
  3. Pucheta, J., Rodríguez Rivero, C., Salas, C., Herrera, M., Laboret, S. “Stability analysis of a neurocontroller with Kalman estimator for the inverted pendulum case”. Publicado en Applied Mathematics, Vol.8 No.11 (2017), Paper ID 80553, 17 pages. DOI:10.4236/am.2017.811117. SciRes. http://www.scirp.org/journal/am. ISSN Print: 2152-7385. ISSN Online: 2152-7393.
  4. Pucheta, J., Salas, C. “El constructivismo en la enseñanza de tecnologías aplicadas en Ingeniería Electrónica”. Publicado en la Revista Investigaciones en Facultades de Ingeniería del NOA. ISSN: 1853-6662 Número 3. https://drive.google.com/file/d/1YkaklXxXRhWId7dSzI4VwGfeTdSgmadS/view. Noviembre 2017. Pp 39-46.
  5. Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Sergio Laboret and Víctor Sauchelli. “Energy associated tuning method for short-term series forecasting by complete and incomplete datasets”. Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research. Volume 7, Issue 1, Pages 5–16, ISSN (Online) 2083-2567, DOI: https://doi.org/10.1515/jaiscr-2017-0001, 2017.
  6. Cristian Rodriguez Rivero, Julián Pucheta, Victor Sauchelli, H. Daniel Patiño, «Short time series prediction: Bayesian Enhanced modified Approach with application to cumulative rainfall series», International Journal of Innovative Computing and Applications, Inderscience Publishers Ltd, 2016 Vol.7, No.3, pp.153 – 162.    DOI: http://dx.doi.org/10.1504/IJICA.2016.078730. 2016.
  7. Cristian Rodriguez Rivero, Daniel Patiño, Julian Pucheta and Victor Sauchelli, “A New Approach for Time Series Forecasting: Bayesian Enhanced by Fractional Brownian Motion with Application to Rainfall Series” International Journal of Advanced Computer Science and Applications(ijacsa) issn 2156-5570, 7(3), 2016. http://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2016.070334 – See more at: http://thesai.org/Publications/ViewPaper?Volume=7&Issue=3&Code=ijacsa&SerialNo=34#sthash.ETZInPQR.dpuf. 2016.
  8. Baumgartner, Josef, Flesia, Ana Georgina, Gimenez, Javier, Pucheta, Julian. «A new image segmentation framework based on two-dimensional hidden Markov models». DOI: 10.3233/ICA-150497. In Journal Integrated Computer-Aided Engineering, http://content.iospress.com/journals/integrated-computer-aided-engineering/23/1, vol. 23, no. 1, pp. 1-13, 2016.
  9. Rivero, C.R., Pucheta, J., Laboret, S., Patiño, D. and Sauchelli, V. “Forecasting Short Time Series with Missing Data by Means of Energy Associated to Series”. Applied Mathematics, 6, http://dx.doi.org/10.4236/am.2015.69143. Applied Mathematics, 2015, 6, 6, 1611-1619, Published Online August 2015 in SciRes. http://www.scirp.org/journal/am. 2015.
  10. Baumgartner, Josef, Gimenez, Javier, Scavuzzo, Marcelo, Pucheta, Julian. “A new approach to segmentation of multispectral remote sensing images based on MRF”. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters Volume/Issue:Volume 12, Issue 8. Publication Year: 2015, Page(s):1720-1724.
  11. Miguel Piumetto, Juan C. Gómez, Julián A. Pucheta, Jorge C. Vaschetti. ” Algoritmo de Aprendizaje-Q aplicado al control de la Calidad de Potencia en Redes de Media Tensión con Generación Distribuida”. Vol. 26 (3) (Mayo-Junio de 2015) en la revista internacional “Información Tecnológica”, ISSN 0718-0764, Centro de Información Tecnológica (CIT) c/ Mons. Subercaseaux 667 La Serena – Chile http://www.citrevistas.cl.
  12. Piumetto, M., Pucheta, J.A., Targarona, J.C.G. “Dynamic Programming for the control of power quality in unbalanced medium voltage networks with distributed generation”. (2014) IEEE Latin America Transactions, 12 (7), art. no. 6948856, pp. 1221-1227. ISSN 1548-0992. http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6948856
  13. Cristian Rodriguez Rivero and Julian Antonio Pucheta, “Forecasting Rainfall Time Series with stochastic output approximated by neural networks Bayesian approach” International Journal of Advanced Computer Science and Applications(ijacsa), 5(6), 2014. http://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2014.050623 – See more at: http://thesai.org/Publications/ViewPaper?Volume=5&Issue=6&Code=ijacsa&SerialNo=23#sthash.460C2Bkx.dpuf.
  14. S. H. Gallina, L. D. Villagrán, P. Beltramini, J. A. Pucheta, G. Peretti, S. F. Felissia. “Implementando Internet 0 en una red domótica”. Revista Argentina de Ingeniería, ISSN 2314-288X, Editorial Consejo Federal de Decanos de Facultades de Ingeniería, Año 2, Volumen 2, Agosto de 2013. Pp 133-140. http://www.radi.org.ar/files/19_t11_n2.pdf. 2013.
  15. Cristian M. Rodríguez Rivero, Julián A. Pucheta, Martín R. Herrera, Victor  Sauchelli, Sergio Laboret. “Time Series Forecasting Using Bayesian Method: Application to Cumulative Rainfall”, (“Pronóstico de Series Temporales usando inferencia Bayesiana: aplicación a series de lluvia de agua acumulada»). ISSN 1548-0992.  Pp. 359 364. IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 11, NO. 1, FEB. 2013. http://www.ewh.ieee.org/reg/9/etrans/ieee/issues/vol11/vol11issue1Feb.2013/11TLA1_62RodriguezRivero.pdf.
  16. Julián A. Pucheta , Cristian M. Rodríguez Rivero , Martín R. Herrera, Carlos A. Salas, H. Victor  Sauchelli. “Rainfall Forecasting Using Sub sampling Nonparametric Methods” (“Pronóstico de lluvia usando métodos no paramétricos con submestreo”). ISSN 1548-0992. Pp. 346-350. IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 11, NO. 1, FEB. 2013. http://www.ewh.ieee.org/reg/9/etrans/ieee/issues/vol11/vol11issue1Feb.2013/11TLA1_110Pucheta.pdf.
  17. C. Rodríguez Rivero, M. Herrera, J. Pucheta, J. Baumgartner, D. Patiño and V. Sauchelli “High Roughness Time Series Forecasting based on energy associated of series”,  Number 5, 2012, Journal of Communication and Computer, USA, David Publishing Company.
  18. Julián A. Pucheta , Cristian M. Rodríguez Rivero , Martín R. Herrera, Carlos A. Salas, H. Daniel Patiño y Benjamín R. Kuchen,  «A nn approach for cumulative monthlyrainfall time series forecasting tuned by roughness” , International Journal of the Physical Sciences, ISSN 1992 – 1950 ©2012 Academic Journals, International Journal of Physical Sciences Vol. 7(24), pp. 3018 – 3031, 22 June, 2012.
  19. J. Pucheta, M., C. Rodríguez Rivero, M. Herrera, C. Salas, D. Patiño and B. Kuchen. “A Feed-forward Neural Networks-Based Nonlinear Autoregressive Model for Forecasting Time Series”. Revista Computación y Sistemas, Centro de Investigación en Computación-IPN, México D.F., México, Computación y Sistemas Vol. 14 No. 4, 2011 pp 423-435 ISSN 1405-5546. http://www.cic.ipn.mx/sitioCIC/images/revista/vol14-4/art07.pdf.
  20. Pucheta, J., Patiño, H., Schugurensky, C., Fullana, R., Kuchen, B. “Optimal Control Based-Neurocontroller to Guide the Crop Growth under Perturbations”. Dynamics Of Continuous, Discrete And Impulsive Systems Special Volume Advances in Neural Networks-Theory and Applications. DCDIS A Supplement, Advances in Neural Networks, Vol. 14(S1) 618—623 Watam Press. (2007). Disponible en http://bbcr.uwaterloo.ca/~journal/Book2-Neural.pdf.
  21. J.A. Pucheta, C. Schugurensky, R. Fullana, H. Patiño and B. Kuchen. “Optimal greenhouse control of tomato-seedling crops”. Computers and Electronics in Agriculture, Volume 50, Issue 1, January 2006, Pages 70-82.
  22. J.A. Pucheta, C. Schugurensky, R. Fullana, H. Patiño and B. Kuchen. “A Neuro-Dynamic Programming-Based Optimal Controller for Tomato Seedling Growth in Greenhouse Systems”. Neural Processing letters. Editorial Springer Verlag (Springer Netherlands). ISSN 1370-4621 1370-4621 (Print) 1573-773X (Online) DOI 10.1007/s11063-006-9022-9, Volume 24, Number 3 / December, 2006, Pages 241-260.

CONGRESOS CON REFERATO

  1. Herrera, Martín, Pucheta, Julián, Salas, Carlos, Rodriguez Rivero, Cristian.  “Controlador PI adaptable para plantas variantes implementado con modelo de referencia”. IX Congreso de Microelectrónica Aplicada (UEA2018), 9 y 10 de Octubre de 2018, realizado en la Facultad de Tecnología y Ciencias Aplicadas de la Universidad Nacional de Catamarca. 2018.
  2. Miguel Piumetto, Julián Pucheta, Jorge Vaschetti, Juan Carlos Gómez Targarona, Jorge Arcurio, Carlos Coyos, Federico Valdebenito. “Aplicación de predicciones por series temporales para la gestión eficiente en sobrecargas de emergencia de transformadores de potencia”. https://www.cidel2018.com/ Actas del Congreso Internacional de Distribución Eléctrica 24, 25 y 26 de Setiembre de 2018. Sheraton Buenos Aires, Argentina.
  3. Julián Antonio Pucheta, Carlos Alberto Salas, Martín Rafael Herrera. “Herramienta meta cognitiva para alumnos de tecnologías aplicadas en ingeniería electrónica”. X Congreso Argentino de Enseñanza de la Ingeniería (CAEDI), organizado por el Consejo Federal de Decanos de Ingeniería 19 al 21 de Septiembre de 2018 Córdoba – Argentina ISBN: 978-950-33-1453-1. https://cadi.org.ar/wp-content/uploads/2018/09/4_CADI_y_10_CAEDI_paper_82.pdf. Completo en https://cadi.org.ar/wp-content/uploads/2018/09/Programa-CAEDI-2018.pdf.  2018.
  4. Pucheta, Julián; Piumetto, Miguel; Ferreyra, Fabio; Elaskar, Martín; Salas, Carlos; Herrera, Martín, “Estadística circular para representar la demanda energética diaria en Baja Tensión dependiente de la temperatura ambiente”, Libro de Resúmenes de las XIII Jornadas de Ciencia y Tecnología de Facultades de Ingeniería del NOA, ISSN 2618-396X. 13 y 14 de Septiembre de 2018 – Santiago del Estero, Argentina.
  5. Cristian Rodriguez Rivero, Julian Pucheta, Gustavo Juarez, Leonardo Franco, Daniel Patino, Paula Otaño and Raoul Velazco. “Bayesian enhanced ensemble approach (BEEA) for time series forecasting”, IEEE ARGENCON 2018, San Miguel de Tucuman, Argentina; 05/2018. doi: 10.1109/ARGENCON.2018.8646177.  URL:http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8646177&isnumber=8645962
  6. M. Piumetto, J. Pucheta, J. Vaschetti, J. C. Gómez Targarona, C. Coyos y J. Arcurio. “Predicción por series temporales aplicada a la estimación de cargabilidad de transformadores de distribución para la toma de decisiones”. XII Latin American Congress on Electricity Generation and Transmission CLAGTEE 2017. http://www3.fi.mdp.edu.ar/clagtee/2017/articles/15-001.pdf. 12 al 15 de noviembre de 2017, Mar del Plata, Argentina.
  7. Rodriguez Rivero, C., Pucheta, J., Tupac, Y., Juárez, G., Franco, L., Otano, P. “Time-series Prediction with BEMCA Approach: application to short rainfall series”. 4th IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence LA-CCI. 2017. doi: 10.1109/LA-CCI.2017.8285721. Electronic ISBN: 978-1-5386-3734-0. USB ISBN: 978-1-5386-3733-3. Print on Demand (PoD) ISBN: 978-1-5386-3735-7. Arequipa, Perú, del 8 al 10 de Noviembre de 2017.
  8. Cristian Rodriguez Rivero, Julián Pucheta, Yvan Tupac, Sergio Laboret, Paula Otaño and Efren Gorrostieta. “On predicting wind power series by using BEA modified neural networks-based approach”. Anales de la XVII Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control – RPIC 2017. ISBN: 978-987-544-754-7. 20 al 22 de setiembre de 2017, Mar del Plata.
  9. Julián Pucheta, Cristian Rodriguez Rivero, Sergio Laboret, Carlos Salas and Martín Herrera. “Análisis de estabilidad en un neurocontrolador-observador para el caso del péndulo invertido”. Anales de la XVII Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control – RPIC 2017. ISBN: 978-987-544-754-7. 20 al 22 de setiembre de 2017, Mar del Plata.
  10. Pucheta, J., Salas, C. “El constructivismo en la enseñanza de tecnologías aplicadas en Ingeniería Electrónica”. XII Jornadas de Ciencia y tecnología de Facultades de Ingeniería del NOA, San Fernando del Valle de Catamarca, 10 y 11 de Agosto 2017. LIBRO DE RESÚMENES XII Jornadas de Ciencia y Tecnología de Facultades de Ingeniería del NOA – ISBN: 978-987-661-255-5. 2017.
  11. Julián Antonio Pucheta. “Empleo del constructivismo en la enseñanza de tecnologías aplicadas en Ingeniería Electrónica”. Anales del 11º Jornadas Universitarias de Ciencias Exactas y Naturales XI JUCEN – Educación en la Ciencia y en la Tecnología. Universidad Nacional de Catamarca. ISBN 978-950-746-249-8. San Fernando del Valle de Catamarca, 5 de Diciembre de 2016. Catamarca, Argentina. 2016.
  12. Julián Antonio Pucheta, Cristian Rodríguez Rivero, Carlos Alberto Salas, Martín Herrera, Sergio Oscar Laboret. “Análisis de un neurocontrolador-observador para el caso del péndulo invertido”. Anales del 25º Congreso Argentino de Control Automático. 1 al 3 de Noviembre de 2016 – Buenos Aires, Argentina. ISBN 978-950-99994-9-7. 2016.
  13. Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Efrén Gorrostieta, H. Daniel Patiño, Sergio Laboret and Víctor Sauchelli. “Bayesian enhanced modified forecasting approach: application to wind power series”. Anales del 25º Congreso Argentino de Control Automático. 1 al 3 de Noviembre de 2016 – Buenos Aires, Argentina. ISBN 978-950-99994-9-7. 2016.
  14. Rodríguez Rivero, Cristian; Pucheta, Julian Antonio; Patiño, Hector Daniel; Laboret, Sergio; Juarez, Gustavo; Sauchelli, Víctor. “On the Approximate Suboptimal Control by Neural Network- Rainfall Observer”. Tercera edición del ARGENCON, organizado por IEEE Argentina, realizado del 15 al 17 de junio de 2016 en la ciudad Autónoma  de Buenos Aires (Argentina). 2016.
  15. Cristian Rodriguez Rivero, Julián Pucheta, Daniel Patiño, Sergio Laboret and Gustavo Juarez: «A combined approach for long – term series prediction: Renyi permutation entropy with BEA predictor filter». Tercera edición del ARGENCON, organizado por IEEE Argentina, realizado del 15 al 17 de junio de 2016 en la ciudad Autónoma  de Buenos Aires (Argentina). 2016.
  16. Julián Pucheta, Cristian Rodriguez Rivero, Sergio Laboret, Carlos Salas, Martin Herrera and Carlos Nicolás Contrera: «Diseño de Neurocontroladores basados en control óptimo aproximado para procesos restringidos». Tercera edición del ARGENCON, organizado por IEEE Argentina, realizado del 15 al 17 de junio de 2016 en la ciudad Autónoma  de Buenos Aires (Argentina). 2016.
  17. Rodríguez Rivero, Cristian; Sauchelli, Víctor, Patiño, Hector Daniel; Laboret, Sergio, Pucheta, Julian Antonio. “Long-term Power Consumption Demand Prediction: a comparison of Energy associated and Bayesian modeling approach”. Anales del 2nd Latin-American Congress on Computational Intelligence (LA-CCI) 12° Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional  (CBIC) Curitiba (PR), Brazil October, 13th-16th 2015.
  18. Redolfi, J., Sanchez, J. Pucheta, J. “Leaf image classification with exponential family Fisher vector”. CIARP 2015 – XX Iberoamerican Congress on Pattern Recognition, November 9 – 12, 2015, Montevideo, Uruguay, http://www.ciarp.org/xx/. 2015.
  19. Sergio Laboret, Julián Pucheta, Cristian Rodríguez Rivero y Reinaldo González Reyes. “Control de posición Híbrido Fraccional – Entero para un Motor DC Brushless”. Anales del RPIC 2015, XVI Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control, 6-9/10, ISBN 978-1-4673-8466-7, Córdoba. 2015.
  20. Rodríguez Rivero, Cristian; Patiño, Hector Daniel; Pucheta, Julian Antonio, «Short-term rainfall time series prediction with incomplete data,» in Neural Networks (IJCNN), 2015 International Joint Conference on, vol., no., pp.1-6, 12-17 July 2015. ISBN 978-1-4799-1959-8. doi: 10.1109/IJCNN.2015.7280315. 2015.
  21. Thibeault, M.; Caceres, J.M.; Dadamia, D.; Soldano, A.G.; Quirno, M.Uriburu; Guerrieri, J.M.; Edrosa, R.; Palomeque, M.; Romaldi, L.; Pucheta, J.; Mogadouro, J.; De Luca, E.; Bustos, S.; Aguero, S.; Pascual, I.; Mariotti, M., “Spatial and temporal analysis of the Monte Buey SAOCOM and SMAP core site”, in Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2015 IEEE International , vol., no., pp.969-971, 26-31 July 2015. doi: 10.1109/IGARSS.2015.7325929. 2015.
  22. Miguel Piumetto; Julián A. Pucheta; Juan Carlos Gómez Targarona. “Programación Dinámica Para El Control De La Calidad De Potencia En Redes De Media Tensión Desbalanceadas Con Generación Distribuida”, publicado en los anales del XXIVº Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2014), realizado entre el 27 y 31 de Octubre de 2014 – Buenos Aires, Argentina.
  23. Santiago García Bravo; María Curetti; Ladislao Mathé; Julián Pucheta. “Implementación Y Evaluación De Un Filtro De Kalman Y Kalman-Singer Aplicado Al Seguidor Automático Por Imágenes: Tv Tracker”, publicado en los anales del XXIVº Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2014), realizado entre el 27 y 31 de Octubre de 2014 – Buenos Aires, Argentina.
  24. Cristian Rodríguez Rivero, Julián Pucheta, Josef Baumgartner, H. Daniel Patiño, Sergio Laboret and Paula Otaño. FORECASTING NOISY TIME SERIES APPROXIMATED BY NEURAL NETWORKS, publicado en los anales del XXIVº Congreso Argentino de Control Automático (AADECA 2014), realizado entre el 27 y 31 de Octubre de 2014 – Buenos Aires, Argentina.
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