PUB - Publikationen an der Universität Bielefeld

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• [133]
  

  2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2759763

  Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Hammer, B. (2015): Sparse conformal prediction for dissimilarity data Annals of Mathematics and Artificial Intelligence,74:(1-2): 95-116.

  PUB | DOI | WoS
   
• [132]
  

  2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2710031

  Mokbel, B.; Paaßen, B.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2015): Metric learning for sequences in relational LVQ Neurocomputing,169:(SI): 306-322.

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• [131]
  

  2015 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2910885

  Schleif, F. - M.; Gisbrecht, A.; Tino, P. (2015): Large Scale Indefinite Kernel Fisher Discriminant. In: Aasa Feragen; Marcello Pelillo; Marco Loog (Hrsg.): Similarity-Based Pattern Recognition. Similarity-Based Pattern Recognition : Third International Workshop, SIMBAD 2015, Proceedings. Cham: Springer International Publishing. (Lecture Notes in Computer Science, 9370). S. 160-170.

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• [130]
  

  2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2910619

  Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Zhu, X. (2015): High Dimensional Matrix Relevance Learning. In: 2014 IEEE International Conference on Data Mining Workshop. Piscataway, NJ: IEEE.

  PUB | DOI
   
• [129]
  

  2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2772422

  Gisbrecht, A.; Schleif, F. - M. (2015): Metric and non-metric proximity transformations at linear costs Neurocomputing,167: 643-657.

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• [128]
  

  2014 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2678214

  Hofmann, D.; Schleif, F. - M.; Paaßen, B.; Hammer, B. (2014): Learning interpretable kernelized prototype-based models Neurocomputing,141: 84-96.

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• [127]
  

  2014 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2672504

  Zhu, X.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2014): Adaptive Conformal Semi-Supervised Vector Quantization for Dissimilarity Data Pattern Recognition Letters,49: 138-145.

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• [126]
  

  2014 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615730

  Hammer, B.; Hofmann, D.; Schleif, F. - M.; Zhu, X. (2014): Learning vector quantization for (dis-)similarities NeuroComputing,131: 43-51.

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• [125]
  

  2014 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2690490

  Strickert, M.; Bunte, K.; Schleif, F. - M.; Huellermeier, E. (2014): Correlation-based embedding of pairwise score data Neurocomputing,141: 97-109.

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• [124]
  

  2013 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982105

  Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Hammer, B. (2013): Sparse Prototype Representation by Core Sets. In: Hujun Yin; Ke Tang; Yang Gao; Frank Klawonn; Minho Lee; Thomas Weise; Bin Li; Xin Yao (Hrsg.): Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2013. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 302-309.

  PUB | DOI
   
• [123]
  

  2013 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2612731

  Micheli, A.; Schleif, F. - M.; Tino, P. (2013): Novel approaches in machine learning and computational intelligence Neurocomputing,112: 1-3.

  PUB | DOI | WoS
   
• [122]
  

  2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625202

  Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Hammer, B. (2013): Sparse prototype representation by core sets. In: et.al Hujun Yin (Hrsg.): IDEAL 2013.

  PUB
   
• [121]
  

  2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615717

  Zhu, X.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2013): Secure Semi-supervised Vector Quantization for Dissimilarity Data. In: Ignacio Rojas; Gonzalo Joya; Joan Cabestany (Hrsg.): IWANN (1). Springer. (Lecture Notes in Computer Science, 7902). S. 347-356.

  PUB | DOI
   
• [120]
  

  2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615724

  Schleif, F. - M.; Gisbrecht, A. (2013): Data Analysis of (Non-)Metric Proximities at Linear Costs. In: Proceedings of SIMBAD 2013. Berlin, Heidelberg: Springer. S. 59-74.

  PUB | DOI
   
• [119]
  

  2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615701

  Zhu, X.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2013): Semi-Supervised Vector Quantization for proximity data. In: Proceedings of ESANN 2013. S. 89-94.

  PUB
   
• [118]
  

  2012 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625232

  Gisbrecht, A.; Mokbel, B.; Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Hammer, B. (2012): Linear Time Relational Prototype Based Learning International Journal of Neural Systems,22:(05):1250021

  PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
   
• [117]
  

  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615745

  Bunte, K.; Schleif, F. - M.; Biehl, M. (2012): Adaptive Learning for complex-valued data. In: Proceedings of ESANN 2012. S. 387-392.

  PUB
   
• [116]
  

  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2534898

  Biehl, M.; Bunte, K.; Schleif, F. - M.; Schneider, P.; Villmann, T. (2012): Large margin linear discriminative visualization by Matrix Relevance Learning. In: IEEE Computational Intelligence Society; Institute of Electrical and Electronics Engineers (Hrsg.): IJCNN. Piscataway, NJ: IEEE. S. 1-8.

  PUB | DOI
   
• [115]
  

  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615750

  Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2012): Fast approximated relational and kernel clustering. In: Proceedings of ICPR 2012. IEEE. S. 1229-1232.

  PUB
   
• [114]
  

  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615756

  Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Hammer, B. (2012): Soft Competitive Learning for large data sets. In: Proceedings of MCSD 2012. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S. 141-151.

  PUB | DOI
   
• [113]
  

  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2534877

  Schleif, F. - M.; Mokbel, B.; Gisbrecht, A.; Theunissen, L.; Dürr, V.; Hammer, B. (2012): Learning Relevant Time Points for Time-Series Data in the Life Sciences. In: ICANN (2). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. (Lecture Notes in Computer Science, 7553). S. 531-539.

  PUB | DOI
   
• [112]
  

  2012 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2489405

  Bunte, K.; Schneider, P.; Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Biehl, M. (2012): Limited Rank Matrix Learning, discriminative dimension reduction and visualization Neural Networks,26: 159-173.

  PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
   
• [111]
  

  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2534888

  Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Hammer, B. (2012): A Conformal Classifier for Dissimilarity Data. In: AIAI (2). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S. 234-243.

  PUB | DOI
   
• [110]
  

  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2534910

  Zhu, X.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2012): Patch Processing for Relational Learning Vector Quantization. In: ISNN (1). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S. 55-63.

  PUB | DOI
   
• [109]
  

  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2534868

  Hammer, B.; Mokbel, B.; Schleif, F. - M.; Zhu, X. (2012): White Box Classification of Dissimilarity Data. In: HAIS (1). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. S. 309-321.

  PUB | DOI | WoS
   
• [108]
  

  2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2534905

  Schleif, F. - M.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2012): Relevance learning for short high-dimensional time series in the life sciences. In: IEEE Computational Intelligence Society; Institute of Electrical and Electronics Engineers (Hrsg.): IJCNN. Piscataway, NJ: IEEE. S. 1-8.

  PUB | DOI
   
• [107]
  

  2012 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2509852

  Zhu, X.; Gisbrecht, A.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2012): Approximation techniques for clustering dissimilarity data Neurocomputing,90: 72-84.

  PUB | DOI | WoS
   
• [106]
  

  2011 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982113

  Hammer, B.; Gisbrecht, A.; Hasenfuss, A.; Mokbel, B.; Schleif, F. - M.; Zhu, X. (2011): Topographic Mapping of Dissimilarity Data. In: Jorma Laaksonen; Timo Honkela (Hrsg.): Advances in Self-Organizing Maps. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 1-15.

  PUB | DOI
   
• [105]
  

  2011 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982112

  Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Zhu, X. (2011): Relational Extensions of Learning Vector Quantization. In: Bao-Liang Lu; Liqing Zhang; James Kwok (Hrsg.): Neural Information Processing. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 481-489.

  PUB | DOI
   
• [104]
  

  2011 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982111

  Hammer, B.; Mokbel, B.; Schleif, F. - M.; Zhu, X. (2011): Prototype-Based Classification of Dissimilarity Data. In: João Gama; Elizabeth Bradley; Jaakko Hollmén (Hrsg.): Advances in Intelligent Data Analysis X. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 185-197.

  PUB | DOI
   
• [103]
  

  2011 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982110

  Schleif, F. - M.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2011): Accelerating Kernel Neural Gas. In: Timo Honkela; Włodzisław Duch; Mark Girolami; Samuel Kaski (Hrsg.): Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2011. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. (Lecture Notes in Computer Science, ). S. 150-158.

  PUB | DOI
   
• [102]
  

  2011 | Preprint | Veröffentlicht | PUB-ID: 2534994

  Schleif, F. - M.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2011): Supervised learning of short and high-dimensional temporal sequences for life science measurements

  PUB | arXiv
   
• [101]
  

  2011 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276480

  Gisbrecht, A.; Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Hammer, B. (2011): Linear time heuristics for topographic mapping of dissimilarity data. In: Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2011: IDEAL 2011, 12th international conference, Norwich, UK, September 7 - 9, 2011 ; proceedings. Berlin, Heidelberg: Springer. (Lecture Notes in Computer Science, 6936). S. 25-33.

  PUB | DOI
   
• [100]
  

  2011 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276485

  Hammer, B.; Gisbrecht, A.; Hasenfuss, A.; Mokbel, B.; Schleif, F. - M.; Zhu, X. (2011): Topographic Mapping of Dissimilarity Data. In: WSOM'11.

  PUB
   
• [99]
  

  2011 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276492

  Schleif, F. - M.; Gisbrecht, A.; Hammer, B. (2011): Accelerating Kernel Neural Gas. In: S. Kaski; T. Honkela; Mark Gitolami; W. Dutch (Hrsg.): ICANN'2011.

  PUB
   
• [98]
  

  2011 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276644

  Seiffert, U.; Schleif, F. - M.; Zühlke, D. (2011): Recent Trends in Computational Intelligence in Life Science. In: Proceedings of ESANN 2011. S. 77-86.

  PUB
   
• [97]
  

  2011 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276640

  Bunte, K.; Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2011): Mathematical Foundations of the Self Organized Neighbor Embedding (SONE) for Dimension Reduction and Visualization. In: Proceedings of ESANN 2011. Ciaco - i6doc.com. S. 29-34.

  PUB
   
• [96]
  

  2011 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2290045

  Lee, J. A.; Schleif, F. - M.; Martinetz, T. (2011): Advances in artificial neural networks, machine learning, and computational intelligence Neurocomputing,74:(9): 1299-1300.

  PUB | DOI | WoS
   
• [95]
  

  2011 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2309980

  Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Hammer, B.; Schneider, P. (2011): Efficient Kernelized Prototype-based Classification International Journal of Neural Systems,21:(06): 443-457.

  PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
   
• [94]
  

  2011 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276522

  Gisbrecht, A.; Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Zhu, X. (2011): Accelerating dissimilarity clustering for biomedical data analysis. In: IEEE Symposium on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology. S. pp.154-161.

  PUB
   
• [93]
  

  2011 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276654

  Schleif, F. - M. (2011): Sparse Kernel Vector Quantization with Local Dependencies. In: Proceedings of IJCNN 2011. S. accepted.

  PUB
   
• [92]
  

  2011 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992489

  Mwebaze, E.; Schneider, P.; Schleif, F. - M.; Aduwo, J. R.; Quinn, J. A.; Haase, S.; Villmann, T.; Biehl, M. (2011): Divergence based classification in Learning Vector Quantization Neurocomputing,74:(9): 1429-1435.

  PUB | DOI | WoS
   
• [91]
  

  2011 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2094556

  Schleif, F. - M.; Riemer, T.; Boerner, U.; Schnapka-Hille, L.; Cross, M. (2011): Genetic algorithm for shift-uncertainty correction in 1-D NMR-based metabolite identifications and quantifications Bioinformatics,27:(4): 524-533.

  PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
   
• [90]
  

  2011 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276636

  Schleif, F. - M.; Simmuteit, S.; Villmann, T. (2011): Hierarchical deconvolution of linear mixtures of high-dimensional mass spectra in micro-biology. In: Proceedings of AIA 2011. S. in press.

  PUB
   
• [89]
  

  2011 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276648

  Schneider, P.; Geweniger, T.; Schleif, F. - M.; Biehl, M.; Villmann, T. (2011): Multivariate class labeling in Robust Soft LVQ. In: Proceedings of ESANN 2011. S. 17-22.

  PUB
   
• [88]
  

  2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276626

  Simmuteit, S.; Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2010): Hierarchical evolving trees together with global and local learning for large data sets in MALDI imaging. In: Proceedings of WCSB 2010. S. 103-106.

  PUB
   
• [87]
  

  2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994127

  Villmann, T.; Haase, S.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2010): Divergence Based Online Learning in Vector Quantization. In: Leszek Rutkowski; Rafal Scherer; Ryszard Tadeusiewicz; Lotfi Zadeh; Jacek Zurada (Hrsg.): Artificial Intelligence and Soft Computing. Lecture Notes in Computer Science, 6113. Berlin, Heidelberg: Springer. S. 479-486.

  PUB | DOI
   
• [86]
  

  2010 | Konferenzbeitrag | Im Druck | PUB-ID: 1992498

  Mwebaze, E.; Schneider, P.; Schleif, F. - M.; Haase, S.; Villmann, T.; Biehl, M. (In Press): Divergence based Learning Vector Quantization. In: Proceedings of ESANN 2010.

  PUB
   
• [85]
  

  2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276630

  Schleif, F. - M.; Riemer, T.; Boerner, U.; Schnapka-Hille, L.; Cross, M. (2010): Efficient identification and quantification of metabolites in 1-H NMR measurements by a novel data encoding approach. In: Proceedings of WCSB 2010. S. 91-94.

  PUB
   
• [84]
  

  2010 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992441

  Angulo, C.; Lee, J. A.; Schleif, F. - M. (2010): Advances in computational intelligence and learning NeuroComputing,73:(7-9): 1049-1050.

  PUB | DOI | WoS
   
• [83]
  

  2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993978

  Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Hammer, B.; Schneider, P.; Biehl, M. (2010): Generalized derivative based Kernelized learning vector quantization. In: Colin Fyfe; Peter Tino; Darryl Charles; Cesar Garcia-Osorio; Hujun Yin (Hrsg.): Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2010 11th International Conference, Paisley, UK, September 1-3, 2010. Proceedings. Berlin u.a.: Springer. S. 21-28.

  PUB | DOI
   
• [82]
  

  2010 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994034

  Simmuteit, S.; Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Hammer, B. (2010): Evolving trees for the retrieval of mass spectrometry-based bacteria fingerprints Knowledge and Information Systems,25:(2): 327-343.

  PUB | DOI | WoS
   
• [81]
  

  2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992623

  Zühlke, D.; Schleif, F. - M.; Geweniger, T.; Villmann, T. (2010): Learning vector quantization for heterogeneous structured data. In: Proceedings of the 18th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN) 2010. Evere, Belgium: d-side publications.

  PUB
   
• [80]
  

  2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994138

  Villmann, T.; Haase, S.; Schleif, F. - M.; Hammer, B.; Biehl, M. (2010): The Mathematics of Divergence Based Online Learning in Vector Quanitzation. In: N. El Gayar; F. Schwenker (Hrsg.): ANNPR'2010. Berlin, Heidelberg: Springer. S. 108-119.

  PUB
   
• [79]
  

  2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994227

  Villmann, T.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2010): Sparse representation of data. In: M. Verleysen (Hrsg.): ESANN'10. D side. S. 225-234.

  PUB
   
• [78]
  

  2009 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993984

  Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Kostrzewa, M.; Hammer, B.; Gammerman, A. (2009): Cancer Informatics by Prototype-networks in Mass Spectrometry Artificial Intelligence in Medicine,45:(2-3): 215-228.

  PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
   
• [77]
  

  2009 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992551

  Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2009): Neural Maps and Learning Vector Quantization - Theory and Applications. In: Proceedings of the ESANN 2009. European Symposium on Artificial Neural Networks. Advances in Computational Intelligence and Learning. Evere, Belgium: d-side publications. S. 509-516.

  PUB
   
• [76]
  

  2009 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992570

  Simmuteit, S.; Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Kostrzewa, M. (2009): Hierarchical PCA using Tree-SOM for the Identification of Bacteria. In: J.C. Príncipe; R. Miikkulainen (Hrsg.): Advances in Self-Organizing Maps. Proceedings of the 7th International Workshop on Self Organizing Maps WSOM 2009. LNCS, 5629. Berlin: Springer. S. 272-280.

  PUB | DOI
   
• [75]
  

  2009 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992575

  Simmuteit, S.; Simmuteit, J.; Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2009): Deconvolution and Identification of Mass Spectra from mixed and pure colonies of bacteria. In: J. Blazewicz; K. Ecker; B. Hammer (Hrsg.): ICOLE 2009. Clausthal-Zellerfeld, Germany: Technical University of Clausthal. (IfI-09-12, ). S. 104-112.

  PUB
   
• [74]
  

  2009 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992607

  Villmann, T.; Schleif, F. - M. (2009): Functional Vector Quantization by Neural Maps. In: Institute of Electrical and Electronics Engineers (Hrsg.): Proceedings of Whispers 2009. Piscataway, NJ: IEEE. S. 636.

  PUB | DOI
   
• [73]
  

  2009 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994067

  Strickert, M.; Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Seiffert, U. (2009): Unleashing Pearson Correlation for Faithful Analysis of Biomedical Data. In: M. Biehl; B. Hammer; M. Verleysen; T. Villmann (Hrsg.): Similarity-based Clustering. Berlin: Springer. (LNAI, 5400, ). S. 70-91.

  PUB | DOI
   
• [72]
  

  2009 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992547

  Schleif, F. - M.; Biehl, M.; Vellido, A. (2009): Advances in machine learning and computational intelligence NeuroComputing,72:(7-9): 1377-1378.

  PUB | DOI | WoS
   
• [71]
  

  2009 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992580

  Strickert, M.; Keilwagen, J.; Schleif, F. - M.; T. Villmann, T.; Biehl, M. (2009): Matrix metric adaptation for improved linear discriminant analysis of biomedical data. In: J. Cabestany; F. Sandoval; A. Prieto; J.M. Corchado (Hrsg.): Bio-Inspired Systems: Computational and Ambient Intelligence, 10th International Work-Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2009, Proceedings. LNCS, 5517. Berlin: Springer. (Part 1). S. 933-940.

  PUB | DOI
   
• [70]
  

  2009 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992526

  Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Ongyerth, M. (2009): Supervised data analysis and reliability estimation for spectral data NeuroComputing,72:(16-18): 3590-3601.

  PUB | DOI | WoS
   
• [69]
  

  2009 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993316

  Biehl, M.; Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Schneider, P.; Villmann, T. (2009): Stationarity of Matrix Relevance Learning Vector Quantization. Leipzig: Universität Leipzig.

  PUB
   
• [68]
  

  2009 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992534

  Schleif, F. - M.; Riemer, T.; Boerner, U.; Cross, M. (2009): Extended Targeted Profiling to Identify and Quantify Metabolites in 1-H NMR measurements. In: J. Blazewicz; K. Ecker; B. Hammer (Hrsg.): ICOLE 2009. Clausthal-Zellerfeld, Germany: Technical University of Clausthal. (IfI-09-12, ). S. 89-103.

  PUB
   
• [67]
  

  2009 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992565

  Simmuteit, S.; Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Elssner, T. (2009): Tanimoto metric in Tree-SOM for improved representation of mass spectrometry data with an underlying taxonomic structure. In: Proceedings of ICMLA 2009. IEEE Press. S. 563--567.

  PUB | DOI
   
• [66]
  

  2009 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992517

  Schleif, F. - M.; Lindemann, M.; Maass, P.; Diaz, M.; Decker, J.; Elssner, T.; Kuhn, M.; Thiele, H. (2009): Support Vector Classification of Proteomic Profile Spectra based on Feature Extraction with the Bi-orthogonal Discrete Wavelet Transform Computing and Visualization in Science,12:(4): 189-199.

  PUB | DOI
   
• [65]
  

  2008 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993939

  Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Hammer, B. (2008): Pattern Recognition by Supervised Relevance Neural Gas and its Application to Spectral Data in Bioinformatics. In: Juan Ram-n Rabu-al Dopico; Julian Dorado; Alejandro Pazos (Hrsg.): Encyclopedia of Artificial Intelligence. IGI Global. S. 1337-1342.

  PUB
   
• [64]
  

  2008 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993379

  Bunte, K.; Schneider, P.; Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Biehl, M. (2008): Discriminative Visualization by Limited Rank Matrix Learning. Leipzig: Universität Leipzig.

  PUB
   
• [63]
  

  2008 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992530

  Schleif, F. - M.; Ongyerth, M.; Villmann, T. (2008): Sparse coding Neural Gas for analysis of Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy. In: Proceedings of the CBMS 2008. IEEE. S. 620-625.

  PUB | DOI
   
• [62]
  

  2008 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992554

  Schneider, P.; Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Biehl, M. (2008): Generalized Matrix Learning Vector Quantizer for the Analysis of Spectral Data. In: Michel Verleysen (Hrsg.): Proceedings of the 16th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN) 2008. Evere, Belgium: d-side publications. S. 451-456.

  PUB
   
• [61]
  

  2008 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992597

  Strickert, M.; Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2008): Metric adaptation for supervised attribute rating. In: Michel Verleysen (Hrsg.): Proceedings of the 16th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN) 2008. Evere, Belgium: d-side publications. S. 31-36.

  PUB
   
• [60]
  

  2008 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993966

  Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Hammer, B. (2008): Prototype based Fuzzy Classification in Clinical Proteomics International Journal of Approximate Reasoning,47:(1): 4-16.

  PUB | DOI | WoS
   
• [59]
  

  2008 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993900

  Schleif, F. - M.; Hammer, B.; Villmann, T. (2008): Analysis of Spectral Data in Clinical Proteomics by use of Learning Vector Quantizers. In: M. Van de Werff; A. Delder; R. Tollenaar (Hrsg.): Computational Intelligence in Biomedicine and Bioinformatics: Current Trends and Applications. Berlin: Springer. S. 141-167.

  PUB | DOI
   
• [58]
  

  2008 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992539

  Schleif, F. - M.; Riemer, T.; Cross, M.; Villmann, T. (2008): Automatic Identification and Quantification of Metabolites in H-NMR Measurements. In: Proceedings of the Workshop on Computational Systems Biology (WCSB) 2008. S. 165-168.

  PUB
   
• [57]
  

  2008 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992589

  Strickert, M.; Schleif, F. - M.; Seiffert, U. (2008): Derivatives of Pearson Correlation for Gradient-based Analysis of Biomedical Data Ibero-American Journal of Artificial Intelligence,37:(12): 37-44.

  PUB
   
• [56]
  

  2008 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994253

  Villmann, T.; Schleif, F. - M.; Kostrzewa, M.; Walch, A.; Hammer, B. (2008): Classification of mass-spectrometric data in clinical proteomics using learning vector quantization methods Briefings in Bioinformatics,9:(2): 129-143.

  PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
   
• [55]
  

  2008 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2017617

  Villmann, T.; Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Hermann, W.; Cottrell, M. (2008): Fuzzy Classification Using Information Theoretic Learning Vector Quantization Neurocomputing,71:(16-18): 3070-3076.

  PUB | DOI | WoS
   
• [54]
  

  2008 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2001836

  Geweniger, T.; Schleif, F. - M.; Hasenfuss, A.; Hammer, B.; Villmann, T. (2008): Comparison of cluster algorithms for the analysis of text data using Kolmogorov complexity. In: Mario Köppen; Nikola K. Kasabov; George G. Coghill (Hrsg.): ICONIP 2008. Berlin, Heidelberg: Springer. S. 61-69.

  PUB | DOI
   
• [53]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994016

  Schneider, P.; Biehl, M.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2007): Advanced metric adaptation in Generalized LVQ for classification of mass spectrometry data. In: Proceedings of 6th International Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 2007). Bielefeld: Bielefeld University.

  PUB | PDF | DOI
   
• [52]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994267

  Villmann, T.; Schleif, F. - M.; Merenyi, E.; Strickert, M.; Hammer, B. (2007): Class imaging of hyperspectral satellite remote sensing data using FLSOM. In: Proceedings of 6th International Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 2007). Bielefeld: Bielefeld University.

  PUB | PDF | DOI
   
• [51]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993547

  Hammer, B.; Hasenfuss, A.; Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Strickert, M.; Seiffert, U. (2007): Intuitive Clustering of Biological Data. In: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. IEEE. S. 1877-1882.

  PUB | DOI
   
• [50]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993852

  Schleif, F. - M. (2007): Advances in pre-processing and model generation for mass spectrometric data analysis. In: Michael Biehl; Barbara Hammer; Michel Verleysen; Thomas Villmann (Hrsg.): Similarity-based Clustering and its Application to Medicine and Biology. Dagstuhl Seminar Proceedings. Dagstuhl, Germany: Internationales Begegnungs- und Forschungszentrum für Informatik (IBFI), Schloss Dagstuhl, Germany.

  PUB
   
• [49]
  

  2007 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993922

  Schleif, F. - M.; Hasenfuss, A.; Hammer, B. (2007): Aggregation of multiple peak lists by use of an improved neural gas network. Leipzig: Universität Leipzig.

  PUB
   
• [48]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992602

  Strickert, M.; Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Seiffert, U. (2007): Derivatives of Pearson Correlation for Gradient based Analysis of Biomedical Data. In: Similarity based Clustering. Lecture Notes in Artificial Intelligence, 5400. IBERAMIA: Sociedad Iberoamericana de Inteligencia Artificial. (12).

  PUB | DOI
   
• [47]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993970

  Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Hammer, B. (2007): Analysis of Proteomic Spectral Data by Multi Resolution Analysis and Self-Organizing-Maps. In: Francesco Masulli; Sushmita Mitra; Gabriella Pasi (Hrsg.): Application of Fuzzy Sets Theory. Proceedings of the 7th International Workshop on Fuzzy Logic and Applications. LNAI 4578. Berlin, Heidelberg: Springer. S. 563-570.

  PUB | DOI
   
• [46]
  

  2007 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992509

  Schleif, F. - M. (2007): Prototypen basiertes maschinelles Lernen in der klinischen Proteomik. In: Dorothea Wagner (Hrsg.): Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2006. Bonn: Gesellschaft für Informatik. (GI-Edition Lecture Notes in Informatics. Dissertation, 7). S. 179-188.

  PUB
   
• [45]
  

  2007 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993911

  Schleif, F. - M.; Hammer, B.; Villmann, T. (2007): Margin based Active Learning for LVQ Networks Neurocomputing,70:(7-9): 1215-1224.

  PUB | DOI | WoS
   
• [44]
  

  2007 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992507

  Schleif, F. - M. (2007): Maschinelles Lernen mit Prototypmethoden in der klinischen Proteomik KI - Künstliche Intelligenz,(4): 65-67.

  PUB
   
• [43]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992610

  Villmann, T.; Schleif, F. - M.; v.d.Werff, M.; Deelder, A.; Tollenaar, R. (2007): Association learning in SOMs for Fuzzy-Classification. In: 6th International Conference on Machine Learning and Applications, 2007.. S. 581-586.

  PUB | DOI
   
• [42]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993811

  Hasenfuss, A.; Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2007): Neural gas clustering for dissimilarity data with continuous prototypes. In: F. Sandoval; A. Prieto; J. Cabestany; M. Grana (Hrsg.): Computational and Ambient Intelligence – Proceedings of the 9th Work-conference on Artificial Neural Networks. LNCS 4507. Berlin: Springer. S. 539-546.

  PUB | DOI
   
• [41]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992616

  Villmann, T.; Strickert, M.; Brüß, C.; Schleif, F. - M.; Seiffert, U. (2007): Visualization of fuzzy information in in fuzzy-classification for image sagmentation using MDS. In: Michel Verleysen (Hrsg.): Proceedings of the 15th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN) 2007. Evere, Belgium: d-side publications. S. 103-108.

  PUB
   
• [40]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992452

  Deininger, S. - O.; Gerhard, M.; Schleif, F. - M. (2007): Statistical Classification and Visualization of MALDI-Imaging Data. In: Proc. of CBMS 2007. S. 403-405.

  PUB
   
• [39]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994258

  Villmann, T.; Schleif, F. - M.; Merenyi, E.; Hammer, B. (2007): Fuzzy Labeled Self Organizing Map for Clasification of Spectra. In: F. Sandoval; A. Prieto; J. Cabestany; M. Grana (Hrsg.): Computational and Ambient Intelligence. Proceedings of the 9th Work-conference on Artificial Neural Networks. LNCS, 4507. Berlin: Springer. S. 556-563.

  PUB | DOI
   
• [38]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993820

  Hasenfuss, A.; Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2007): Neural gas clustering for sparse proximity data. In: Francisco Sandoval; Alberto Prieto; Joan Cabestany; Manuel Grana (Hrsg.): Proceedings of the 9th International Work-Conference on Artificial Neural Networks.LNCS 4507. Berlin, Heidelberg, Germany: Springer. S. 539-546.

  PUB
   
• [37]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993907

  Schleif, F. - M.; Hammer, B.; Villmann, T. (2007): Supervised Neural Gas for Functional Data and its Application to the Analysis of Clinical Proteom Spectra. In: F. Sandoval; A. Prieto; J. Cabestany; M. Grana (Hrsg.): Computational and Ambient Intelligence. Proceedings of the 9th International Work-Conference on Artificial Neural Networks. LNCS, 4507. Berlin, Heidelberg: Springer. S. 1036-1044.

  PUB | DOI
   
• [36]
  

  2007 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992505

  Schleif, F. - M. (2007): Preprocessing of Nuclear Magnetic Resonance Spectrometry Data. Leipzig: Universität Leipzig.

  PUB
   
• [35]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992586

  Strickert, M.; Schleif, F. - M. (2007): Supervised Attribute Relevance Determination for Protein Identification in Stress Experiments. In: Proc. of MLSB 2007. S. 81-86.

  PUB
   
• [34]
  

  2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992593

  Strickert, M.; Schleif, F. - M.; Seiffert, U. (2007): Gradients of Pearson Correlation for Analysis of Biomedical Data. In: Proc. of ASAI 2007. S. 139-150.

  PUB
   
• [33]
  

  2006 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994184

  Villmann, T.; Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Geweniger, T.; Fischer, T.; Cottrell, M. (2006): Prototype based classification using information theoretic learning. In: Irwin King; Jun Wang; Laiwan Chan; DeLiang L. Wang (Hrsg.): Neural Information Processing, 13th International Conference. Proceedings. Berlin: Springer. (Lecture Notes in Computer Science, 4233, Part II). S. 40-49.

  PUB
   
• [32]
  

  2006 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994273

  Villmann, T.; Seiffert, U.; Schleif, F. - M.; Brüß, C.; Geweniger, T.; Hammer, B. (2006): Fuzzy Labeled Self-Organizing Map with Label-Adjusted Prototypes. In: F. Schwenker (Hrsg.): Proceedings of Conference Artificial Neural Networks in Pattern Recognition. Berlin: Springer. S. 46-56.

  PUB | DOI
   
• [31]
  

  2006 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993578

  Hammer, B.; Hasenfuss, A.; Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2006): Supervised Batch Neural Gas. In: F. Schwenker (Hrsg.): Proceedings of Conference Artificial Neural Networks in Pattern Recognition (ANNPR). Berlin: Springer Verlag. S. 33-45.

  PUB | DOI
   
• [30]
  

  2006 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993895

  Schleif, F. - M.; Hammer, B.; Villmann, T. (2006): Margin based Active Learning for LVQ Networks. In: M. Verleysen (Hrsg.): Proc. Of European Symposium on Artificial Neural Networks. Brussels, Belgium: d-side publications. S. 539-544.

  PUB
   
• [29]
  

  2006 | Dissertation | PUB-ID: 1992511

  Schleif, F. - M. (2006): Prototype based Machine Learning for Clinical Proteomics. Clausthal-Zellerfeld, Germany: Technical University Clausthal.

  PUB
   
• [28]
  

  2006 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993889

  Schleif, F. - M.; Elssner, T.; Kostrzewa, M.; Villmann, T.; Hammer, B. (2006): Machine Learning and Soft-Computing in Bioinformatics. A Short Journey. In: Proc. of FLINS 2006. World Scientific Press. S. 541-548.

  PUB
   
• [27]
  

  2006 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994237

  Villmann, T.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2006): Comparison of relevance learning vector quantization with other metric adaptive classification methods Neural Networks,19:(5): 610-622.

  PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
   
• [26]
  

  2006 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993568

  Hammer, B.; Hasenfuss, A.; Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2006): Supervised median neural gas. In: C. Dagli; A. Buczak; D. Enke; A. Embrechts; O. Ersoy (Hrsg.): Smart Engineering System Design. Intelligent Engineering Systems Through Artificial Neural Networks, 16. ASME Press. S. 623-633.

  PUB
   
• [25]
  

  2006 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993594

  Hammer, B.; Hasenfuss, A.; Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2006): Supervised median clustering. In: Cihan H. Dagli (Hrsg.): Smart systems engineering : infra-structure systems engineering, bio-informatics and computational biology and evolutionary computation : proceedings of the Artificial Neural Networks in Engineering Conference (ANNIE 2006). New York, NY: ASME Press. (ASME Press series on intelligent engineering systems through artificial neural networks, 16, ). S. 623-632.

  PUB
   
• [24]
  

  2006 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993878

  Schleif, F. - M.; Elssner, T.; Kostrzewa, M.; Villmann, T.; Hammer, B. (2006): Analysis and Visualization of Proteomic Data by Fuzzy labeled Self-Organizing Maps. In: D.J. Lee; B. Nutter; S. Antani; S. Mitra; J. Archibald (Hrsg.): 19th IEEE International Symposium on Computer- based Medical Systems. Los Alamitos: IEEE Computer Society Press. S. 919-924.

  PUB | DOI
   
• [23]
  

  2006 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992445

  Brüß, C.; Bollenbeck, F.; Schleif, F. - M.; Weschke, W.; Villmann, T.; Seiffert, U. (2006): Fuzzy Image Segmentation with Fuzzy Labelled Neural Gas. In: Proc. of ESANN 2006. S. 563-569.

  PUB
   
• [22]
  

  2006 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994195

  Villmann, T.; Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Geweniger, T.; Herrmann, W. (2006): Fuzzy Classification by Fuzzy Labeled Neural Gas Neural Networks,19:(6-7): 772-779.

  PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
   
• [21]
  

  2006 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994241

  Villmann, T.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2006): Prototype-based fuzzy classification with local relevance for proteomics Neurocomputing,69:(16-18): 2425-2428.

  PUB | DOI | WoS
   
• [20]
  

  2006 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993584

  Hammer, B.; Hasenfuss, A.; Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2006): Supervised median clustering. Clausthal-Zellerfeld: Clausthal University of Technology.

  PUB
   
• [19]
  

  2006 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2017225

  Hammer, B.; Villmann, T.; Schleif, F. - M.; Albani, C.; Hermann, W. (2006): Learning vector quantization classification with local relevance determination for medical data. In: L. Rutkowski; R. Tadeusiewicz; L.A. Zadeh; J. Zurada (Hrsg.): Artificial Intelligence and Soft-Computing - Proceedings of ICAISC 2006. LNAI, 4029. Berlin, Heidelberg: Springer. (Lecture notes in computer science ; 4029 : Lecture notes in artificial intelligence, 4029). S. 603-612.

  PUB | DOI
   
• [18]
  

  2005 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994172

  Villmann, T.; Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Geweniger, T. (2005): Fuzzy Labeled Neural GAS for Fuzzy Classification. In: Marie Cottrell (Hrsg.): Proceedings of the 5th Workshop on Self-Organizing Maps [on CD-ROM]. Paris, France: University Paris-1-Pantheon-Sorbonne. S. 283-290.

  PUB
   
• [17]
  

  2005 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992513

  Schleif, F. - M. (2005): Plugins mit wxWidgets, In: Gesellschaft für die Anwendung Offener Systeme (Hrsg.), Offene Systeme,2005:(1): 5-10.

  PUB
   
• [16]
  

  2005 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994219

  Villmann, T.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2005): Fuzzy Classification for Classification of Mass Spectrometric Data Based on Learning Vector Quantization. In: International Workshop on Integrative Bioinformatics.

  PUB
   
• [15]
  

  2005 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993675

  Hammer, B.; Schleif, F. - M.; Villmann, T. (2005): On the Generalization Ability of Prototype-Based Classifiers with Local Relevance Determination. Clausthal-Zellerfeld: Clausthal University of Technology.

  PUB
   
• [14]
  

  2005 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994249

  Villmann, T.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2005): Fuzzy labeled soft nearest neighbor classification with relevance learning. In: M. Arif Wani; Krzysztof J. Cios; Khalid Hafeez (Hrsg.): Proceedings of the International Conference of Machine Learning Applications. Los Angeles: IEEE Press. S. 11-15.

  PUB
   
• [13]
  

  2005 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993974

  Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Hammer, B. (2005): Local Metric Adaptation for Soft Nearest Prototype Classification to Classify Proteomic Data. In: Isabelle Bloch; Alfredo Petrosino; Andrea G.B. Tettamanzi (Hrsg.): Proceedings of the 6th Workshop on Fuzzy Logic and Applications. Berlin, Heidelberg: Springer. S. 290-296.

  PUB | DOI
   
• [12]
  

  2004 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994168

  Villmann, T.; Hammer, B.; Schleif, F. - M. (2004): Metrik Adaptation for Optimal Feature Classification in Learning Vector Quantization Applied to Environment Detection. In: H.-M. Groß; K. Debes; H.-J. Böhme (Hrsg.): Proceedings of Selbstorganisation Von Adaptivem Verfahren. Fortschritts-Berichte VDI Reihe 10, Nr. 742. VDI Verlag. S. 592-597.

  PUB
   
• [11]
  

  2004 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994212

  Villmann, T.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2004): Metric adaptation for optimal feature classification in learning vector quantization applied to environment detection. In: H.-M. Groß; K. Debes; H.-J. Böhme (Hrsg.): SOAVE 2004, 3rd Workshop on SelfOrganization of AdaptiVE Behavior. VDI Verlag.

  PUB
   
• [10]
  

  2004 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993870

  Schleif, F. - M.; Clauss, U.; Villmann, T.; Hammer, B. (2004): Supervised Relevance Neural Gas and Unified Maximum Separability Analysis for Classification of Mass Spectrometric Data. In: M. Arif Wani; Krzysztof J. Cios; Khalid Hafeez (Hrsg.): Proceedings of the 3rd International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA) 2004. Los Alamitos, CA, USA: IEEE Press. S. 374-379.

  PUB
   
• [9]
  

  2003 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994223

  Villmann, T.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2003): Supervised Neural Gas and Relevance Learning in Learning Vector Quantization. In: Takeshi Yamakawa (Hrsg.): Proceedings of the 4th Workshop on Self Organizing Maps [on CD-ROM]. Hibikino, Kitakyushu, Japan: Kyushu Institute of Technology. S. 47-52.

  PUB
   
• [8]
  

  2003 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992477

  Köhler, M.; Buchta, K.; Schleif, F. - M.; Sommerfeld, E. (2003): A mission for the EEG coherence analysis: Is the task complex or difficult? Brain Topography,15:(4): 271.

  PUB
   
• [7]
  

  2003 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992456

  Dörfler, T.; Simmel, A.; Schleif, F. - M.; Sommerfeld, E. (2003): Working memory load and EEG coherence Brain Topography,15:(4): 269.

  PUB
   
• [6]
  

  2003 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992466

  Gruhn, V.; Hülder, M.; Ijoui, R.; Schleif, F. - M. (2003): A distributed logistic support communication system. In: H. Linger; J. Fisher; W.G. Wojtkowski; J. Zupancic; K. Vigo; J. Arnold (Hrsg.): Proceedings of ISD 2003 - Constructing the Infrastructure for the Knowledge Economy - Methods and Tools, Theory and Practice. London: Kluwer Academic Publishers. S. 705-713.

  PUB
   
• [5]
  

  2002 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992544

  Schleif, F. - M.; Stamer, H. (2002): {LaTeX} im studentischen Alltag, In: Gesellschaft für die Anwendung Offener Systeme (Hrsg.), Gaotenblatt, 3-10.

  PUB
   
• [4]
  

  2002 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992483

  Köhler, M.; Buchta, K.; Schleif, F. - M.; Sommerfeld, E. (2002): Complexity and difficulty in memory based comparison. In: J.A. da Silva; N.P.R. Filho; E.H. Matsushima (Hrsg.): Proceedings of the 18th Meeting of the International Society for Psychophysics. Pabst Publishing. S. 433-439.

  PUB
   
• [3]
  

  2002 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992515

  Schleif, F. - M. (2002): OCR mit statistischen Momenten, In: Gesellschaft für die Anwendung Offener Systeme (Hrsg.), Gaotenblatt,2002: 15-17.

  PUB
   
• [2]
  

  2001 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992560

  Simmel, A.; Dörfler, T.; Schleif, F. - M.; Sommerfeld, E. (2001): An analysis of connections between internal and external learning process indicators using EEG coherence analysis. In: Proceedings of the 17th Meeting of the International Society for Psychophysics. Pabst Publishing. S. 602-607.

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  2001 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992461

  Dörfler, T.; Simmel, A.; Schleif, F. - M.; Sommerfeld, E. (2001): Complexity - dependent synchronization of brain subsystems during memorization. In: Proceedings of the 17th Meeting of the International Society for Psychophysics. Pabst Publishing. S. 343-348.

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