133 Publikationen

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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. Springer. doi:10.1007/s10472-014-9402-1.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [132]
    2015 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2710031 OA
    Mokbel, B., Paaßen, B., Schleif, F.-M. & Hammer, B. (2015). Metric learning for sequences in relational LVQ. Neurocomputing, 169(SI), 306-322. Elsevier Science Publishers B. V. doi:10.1016/j.neucom.2014.11.082.
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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 (Lecture Notes in Computer Science). In A. Feragen, M. Pelillo & M. Loog (Hrsg.), Similarity-Based Pattern Recognition. Similarity-Based Pattern Recognition : Third International Workshop, SIMBAD 2015, Proceedings (S. 160-170). Gehalten auf der 3rd International Workshop, SIMBAD 2015, Cham: Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-319-24261-3_13.
    PUB | DOI
     
  • [130]
    2015 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2910619
    Schleif, F.-M., Villmann, T. & Zhu, X. (2015). High Dimensional Matrix Relevance Learning. 2014 IEEE International Conference on Data Mining Workshop. Gehalten auf der 2014 IEEE International Conference on Data Mining Workshop, Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/icdmw.2014.15.
    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. Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2015.04.017.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2014.03.003.
    PUB | DOI | Download (ext.) | WoS
     
  • [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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.patrec.2014.07.009.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.054.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2014.01.049.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [124]
    2013 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982105
    Schleif, F.-M., Zhu, X. & Hammer, B. (2013). Sparse Prototype Representation by Core Sets (Lecture Notes in Computer Science). In H. Yin, K. Tang, Y. Gao, F. Klawonn, M. Lee, T. Weise, B. Li & X. Yao (Hrsg.), Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2013 (S. 302-309). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-41278-3_37.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2013.01.005.
    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 (Lecture Notes in Computer Science). In I. Rojas, G. Joya & J. Cabestany (Hrsg.), IWANN (1) (S. 347-356). Gehalten auf der IWANN, Springer. doi:10.1007/978-3-642-38679-4_34.
    PUB | DOI
     
  • [120]
    2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615724
    Schleif, F.-M. & Gisbrecht, A. (2013). Data Analysis of (Non-)Metric Proximities at Linear Costs. Proceedings of SIMBAD 2013 (S. 59-74). Berlin, Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-642-39140-8_4.
    PUB | DOI
     
  • [119]
    2013 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615701
    Zhu, X., Schleif, F.-M. & Hammer, B. (2013). Semi-Supervised Vector Quantization for proximity data. 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. World Scientific . doi:10.1142/S0129065712500219.
    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. 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 (S. 1-8). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/ijcnn.2012.6252627.
    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. Proceedings of ICPR 2012 (S. 1229-1232). IEEE.
    PUB
     
  • [114]
    2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615756
    Schleif, F.-M., Zhu, X. & Hammer, B. (2012). Soft Competitive Learning for large data sets. Proceedings of MCSD 2012 (S. 141-151). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-32518-2_14.
    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 (Lecture Notes in Computer Science). ICANN (2) (S. 531-539). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-33266-1_66.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neunet.2011.10.001.
    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. AIAI (2) (S. 234-243). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-33412-2_24.
    PUB | DOI
     
  • [110]
    2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2534910
    Zhu, X., Schleif, F.-M. & Hammer, B. (2012). Patch Processing for Relational Learning Vector Quantization. ISNN (1) (S. 55-63). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-31346-2_7.
    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. HAIS (1) (S. 309-321). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-28942-2_28.
    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 (S. 1-8). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/ijcnn.2012.6252653.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2012.01.033.
    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 (Lecture Notes in Computer Science). In J. Laaksonen & T. Honkela (Hrsg.), Advances in Self-Organizing Maps (S. 1-15). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-21566-7_1.
    PUB | DOI
     
  • [105]
    2011 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982112
    Hammer, B., Schleif, F.-M. & Zhu, X. (2011). Relational Extensions of Learning Vector Quantization (Lecture Notes in Computer Science). In B.-L. Lu, L. Zhang & J. Kwok (Hrsg.), Neural Information Processing (S. 481-489). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-24958-7_56.
    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 (Lecture Notes in Computer Science). In J. Gama, E. Bradley & J. Hollmén (Hrsg.), Advances in Intelligent Data Analysis X (S. 185-197). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-24800-9_19.
    PUB | DOI
     
  • [103]
    2011 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2982110
    Schleif, F.-M., Gisbrecht, A. & Hammer, B. (2011). Accelerating Kernel Neural Gas (Lecture Notes in Computer Science). In T. Honkela, W. Duch, M. Girolami & S. Kaski (Hrsg.), Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2011 (S. 150-158). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-21735-7_19.
    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 (Lecture Notes in Computer Science). Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2011: IDEAL 2011, 12th international conference, Norwich, UK, September 7 - 9, 2011 ; proceedings (S. 25-33). Gehalten auf der IDEAL 2011, 12th international conference, Berlin, Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-642-23878-9_4.
    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. 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, M. 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. 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. Proceedings of ESANN 2011 (S. 29-34). Ciaco - i6doc.com.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2011.02.003.
    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. World Scientific Pub Co Pte Lt. doi:10.1142/s012906571100295x.
    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. 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. 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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2010.10.016.
    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. Oxford University Press (OUP). doi:10.1093/bioinformatics/btq661.
    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. 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. 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. 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 L. Rutkowski, R. Scherer, R. Tadeusiewicz, L. Zadeh & J. Zurada (Hrsg.), Artificial Intelligence and Soft Computing. Lecture Notes in Computer Science, 6113 (S. 479-486). Berlin, Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-642-13208-7_60.
    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. 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. 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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2009.12.020.
    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 C. Fyfe, P. Tino, D. Charles, C. Garcia-Osorio & H. Yin (Hrsg.), Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2010 11th International Conference, Paisley, UK, September 1-3, 2010. Proceedings (S. 21-28). Gehalten auf der IDEAL 2010, Berlin u.a.: Springer. doi:10.1007/978-3-642-15381-5_3.
    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. Springer Science + Business Media. doi:10.1007/s10115-009-0249-4.
    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. Proceedings of the 18th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN) 2010. Gehalten auf der 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 (S. 108-119). Berlin, Heidelberg: Springer.
    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 (S. 225-234). D side.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.artmed.2008.07.018.
    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. Proceedings of the ESANN 2009. European Symposium on Artificial Neural Networks. Advances in Computational Intelligence and Learning (S. 509-516). Gehalten auf der ESANN 2009, Evere, Belgium: d-side publications.
    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 (S. 272-280). Gehalten auf der WSOM 2009, Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-642-02397-2.
    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 (IfI-09-12). In J. Blazewicz, K. Ecker & B. Hammer (Hrsg.), ICOLE 2009 (S. 104-112). Clausthal-Zellerfeld, Germany: Technical University of Clausthal.
    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 (S. 636). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/whispers.2009.5289064.
    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 (LNAI, 5400). In M. Biehl, B. Hammer, M. Verleysen & T. Villmann (Hrsg.), Similarity-based Clustering (S. 70-91). Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-642-01805-3_5.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2008.12.013.
    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 (S. 933-940). Gehalten auf der IWANN 2009, Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-642-02478-8.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2008.12.040.
    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 (Machine Learning Reports). 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 (IfI-09-12). In J. Blazewicz, K. Ecker & B. Hammer (Hrsg.), ICOLE 2009 (S. 89-103). Clausthal-Zellerfeld, Germany: Technical University of Clausthal.
    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. Proceedings of ICMLA 2009 (S. 563--567). Gehalten auf der 2009 International Conference on Machine Learning and Applications, IEEE Press. doi:10.1109/ICMLA.2009.111.
    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. Springer Science + Business Media. doi:10.1007/s00791-008-0087-z.
    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 J.R.-n R.-al Dopico, J. Dorado & A. Pazos (Hrsg.), Encyclopedia of Artificial Intelligence (S. 1337-1342). IGI Global.
    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 (Machine Learning Reports). 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. Proceedings of the CBMS 2008 (S. 620-625). IEEE. doi:10.1109/cbms.2008.39.
    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 M. Verleysen (Hrsg.), Proceedings of the 16th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN) 2008 (S. 451-456). Gehalten auf der ESANN 2008, Evere, Belgium: d-side publications.
    PUB
     
  • [61]
    2008 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992597
    Strickert, M., Schleif, F.-M. & Villmann, T. (2008). Metric adaptation for supervised attribute rating. In M. Verleysen (Hrsg.), Proceedings of the 16th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN) 2008 (S. 31-36). Gehalten auf der ESANN 2008, Evere, Belgium: d-side publications.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.ijar.2007.03.005.
    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 (S. 141-167). Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-540-70778-3_6.
    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. Proceedings of the Workshop on Computational Systems Biology (WCSB) 2008 (S. 165-168). Gehalten auf der WCSB 2008.
    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. Oxford University Press (OUP). doi:10.1093/bib/bbn009.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2008.04.048.
    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 M. Köppen, N.K. Kasabov & G.G. Coghill (Hrsg.), ICONIP 2008 (S. 61-69). Gehalten auf der ICONIP 2008, Berlin, Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-642-03040-6_8.
    PUB | DOI
     
  • [53]
    2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994016 OA
    Schneider, P., Biehl, M., Schleif, F.-M. & Hammer, B. (2007). Advanced metric adaptation in Generalized LVQ for classification of mass spectrometry data. Proceedings of 6th International Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 2007). Gehalten auf der WSOM 2007, Bielefeld: Bielefeld University. doi:10.2390/biecoll-wsom2007-135 .
    PUB | PDF | DOI
     
  • [52]
    2007 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994267 OA
    Villmann, T., Schleif, F.-M., Merenyi, E., Strickert, M. & Hammer, B. (2007). Class imaging of hyperspectral satellite remote sensing data using FLSOM. Proceedings of 6th International Workshop on Self-Organizing Maps (WSOM 2007). Gehalten auf der WSOM 2007, Bielefeld: Bielefeld University. doi:10.2390/biecoll-wsom2007-110.
    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. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (S. 1877-1882). Gehalten auf der IJCNN 2007, IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2007.4371244.
    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 M. Biehl, B. Hammer, M. Verleysen & T. 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. Similarity based Clustering. Lecture Notes in Artificial Intelligence, 5400. IBERAMIA: Sociedad Iberoamericana de Inteligencia Artificial. doi:10.4114/ia.v12i37.956.
    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 F. Masulli, S. Mitra & G. Pasi (Hrsg.), Application of Fuzzy Sets Theory. Proceedings of the 7th International Workshop on Fuzzy Logic and Applications. LNAI 4578 (S. 563-570). Gehalten auf der WILF 2007, Berlin, Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-540-73400-0_72.
    PUB | DOI
     
  • [46]
    2007 | Sammelwerksbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992509
    Schleif, F.-M. (2007). Prototypen basiertes maschinelles Lernen in der klinischen Proteomik (GI-Edition Lecture Notes in Informatics. Dissertation). In D. Wagner (Hrsg.), Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2006 (S. 179-188). Bonn: Gesellschaft für Informatik.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2006.10.149.
    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. Springer Science + Business Media.
    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. 6th International Conference on Machine Learning and Applications, 2007. (S. 581-586). Gehalten auf der ICMLA 2007. doi:10.1109/icmla.2007.29.
    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 (S. 539-546). Gehalten auf der IWANN 2007, Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-540-73007-1_66.
    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 M. Verleysen (Hrsg.), Proceedings of the 15th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN) 2007 (S. 103-108). Gehalten auf der ESANN 2007, Evere, Belgium: d-side publications.
    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. 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 (S. 556-563). Gehalten auf der ICANN, Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-540-73007-1_68.
    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 F. Sandoval, A. Prieto, J. Cabestany & M. Grana (Hrsg.), Proceedings of the 9th International Work-Conference on Artificial Neural Networks.LNCS 4507 (S. 539-546). Gehalten auf der IWANN 2007, Berlin, Heidelberg, Germany: Springer.
    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 (S. 1036-1044). Gehalten auf der IWANN 2007, Berlin, Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-540-73007-1_125.
    PUB | DOI
     
  • [36]
    2007 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992505
    Schleif, F.-M. (2007). Preprocessing of Nuclear Magnetic Resonance Spectrometry Data (Machine Learning Reports). 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. 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. 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 (Lecture Notes in Computer Science, 4233). In I. King, J. Wang, L. Chan & D.L.L. Wang (Hrsg.), Neural Information Processing, 13th International Conference. Proceedings (S. 40-49). Gehalten auf der ICONIP 2006, Berlin: Springer.
    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 (S. 46-56). Gehalten auf der ANNPR 2006, Berlin: Springer. doi:10.1007/11829898_5.
    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) (S. 33-45). Gehalten auf der ANNPR 2006, Berlin: Springer Verlag. doi:10.1007/11829898_4.
    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 (S. 539-544). Gehalten auf der ESANN'2006, Brussels, Belgium: d-side publications.
    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. Proc. of FLINS 2006 (S. 541-548). World Scientific Press.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neunet.2005.07.013.
    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 (S. 623-633). ASME Press.
    PUB
     
  • [25]
    2006 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993594
    Hammer, B., Hasenfuss, A., Schleif, F.-M. & Villmann, T. (2006). Supervised median clustering (ASME Press series on intelligent engineering systems through artificial neural networks, 16). In C.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) (S. 623-632). Gehalten auf der Artificial Neural Networks in Engineering Conference (ANNIE 2006), New York, NY: ASME Press.
    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 (S. 919-924). Gehalten auf der CBMS, Los Alamitos: IEEE Computer Society Press. doi:10.1109/cbms.2006.44.
    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. 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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neunet.2006.05.026.
    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. Elsevier BV. doi:10.1016/j.neucom.2006.02.003.
    PUB | DOI | WoS
     
  • [20]
    2006 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 1993584
    Hammer, B., Hasenfuss, A., Schleif, F.-M. & Villmann, T. (2006). Supervised median clustering (IfI Technical reports). 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 (Lecture notes in computer science ; 4029 : Lecture notes in artificial intelligence). In L. Rutkowski, R. Tadeusiewicz, L.A. Zadeh & J. Zurada (Hrsg.), Artificial Intelligence and Soft-Computing - Proceedings of ICAISC 2006. LNAI, 4029 (S. 603-612). Berlin, Heidelberg: Springer. doi:10.1007/11785231_63.
    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 M. Cottrell (Hrsg.), Proceedings of the 5th Workshop on Self-Organizing Maps [on CD-ROM] (S. 283-290). Gehalten auf der WSOM'05, Paris, France: University Paris-1-Pantheon-Sorbonne.
    PUB
     
  • [17]
    2005 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992513
    Schleif, F.-M. (2005). Plugins mit wxWidgets. (Gesellschaft für die Anwendung Offener Systeme, Hrsg.)Offene Systeme, 2005(1), 5-10. Leipzig: GAOS.
    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. 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 (IfI Technical reports). 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.A. Wani, K.J. Cios & K. Hafeez (Hrsg.), Proceedings of the International Conference of Machine Learning Applications (S. 11-15). Gehalten auf der ICMLA'2005, Los Angeles: IEEE Press.
    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 I. Bloch, A. Petrosino & A.G.B. Tettamanzi (Hrsg.), Proceedings of the 6th Workshop on Fuzzy Logic and Applications (S. 290-296). Gehalten auf der WILF 2005, Berlin, Heidelberg: Springer. doi:10.1007/11676935_36.
    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 (S. 592-597). Gehalten auf der SOAVE'2004, VDI Verlag.
    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.A. Wani, K.J. Cios & K. Hafeez (Hrsg.), Proceedings of the 3rd International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA) 2004 (S. 374-379). Los Alamitos, CA, USA: IEEE Press.
    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 T. Yamakawa (Hrsg.), Proceedings of the 4th Workshop on Self Organizing Maps [on CD-ROM] (S. 47-52). Gehalten auf der WSOM'03, Hibikino, Kitakyushu, Japan: Kyushu Institute of Technology.
    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. New York, NY [u.a.]: Kluwer Academic/Human Sciences Press.
    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. New York, NY [u.a.]: Kluwer Academic/Human Sciences Press.
    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 (S. 705-713). London: Kluwer Academic Publishers.
    PUB
     
  • [5]
    2002 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992544
    Schleif, F.-M. & Stamer, H. (2002). {LaTeX} im studentischen Alltag. (Gesellschaft für die Anwendung Offener Systeme, Hrsg.)Gaotenblatt, 3-10. Leipzig: GAOS.
    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 (S. 433-439). Pabst Publishing.
    PUB
     
  • [3]
    2002 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992515
    Schleif, F.-M. (2002). OCR mit statistischen Momenten. (Gesellschaft für die Anwendung Offener Systeme, Hrsg.)Gaotenblatt, 2002, 15-17. Leipzig: GAOS.
    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. Proceedings of the 17th Meeting of the International Society for Psychophysics (S. 602-607). Pabst Publishing.
    PUB
     
  • [1]
    2001 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992461
    Dörfler, T., Simmel, A., Schleif, F.-M. & Sommerfeld, E. (2001). Complexity - dependent synchronization of brain subsystems during memorization. Proceedings of the 17th Meeting of the International Society for Psychophysics (S. 343-348). Pabst Publishing.
    PUB
     

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