129 Publikationen

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[129]
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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[128]
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
 
[127]
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.
PUB | DOI
 
[126]
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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[125]
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.
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[124]
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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[123]
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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[122]
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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[121]
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 Lettters,49: 138-145.
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[120]
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.
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[119]
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
 
[118]
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
 
[117]
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. Springer. S. 59-74.
PUB | DOI
 
[116]
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
 
[115]
2012 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625232
Gisbrecht, A.; Mokbel, B.; Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Hammer, B. (2012): Linear Time Relational Prototype Based Learning Int. J. Neural Syst.,22:(5)
PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
 
[114]
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
 
[113]
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: IJCNN. S. 1-8.
PUB | DOI
 
[112]
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
 
[111]
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. S. 141-151.
PUB | DOI
 
[110]
2012 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2534839
Gisbrecht, A.; Mokbel, B.; Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Hammer, B. (2012): Linear Time Relational Prototype Based Learning Int. J. Neural Syst.,22:(05): 1250021.
PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
 
[109]
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). (Lecture Notes in Computer Science, 7553). S. 531-539.
PUB | DOI
 
[108]
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
 
[107]
2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2534888
Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Hammer, B. (2012): A Conformal Classifier for Dissimilarity Data. In: AIAI (2). S. 234-243.
PUB | DOI
 
[106]
2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2534910
Zhu, X.; Schleif, F. - M.; Hammer, B. (2012): Patch Processing for Relational Learning Vector Quantization. In: ISNN (1). S. 55-63.
PUB | DOI
 
[105]
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). S. 309-321.
PUB | DOI | WoS
 
[104]
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: IJCNN. S. 1-8.
PUB | DOI
 
[103]
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
 
[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: Proceedings of Whispers 2009.
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. 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: 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. Bielefeld: Bielefeld University.
PUB | DOI
 
[52]
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. Bielefeld: Bielefeld University.
PUB | 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.
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 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992505
Schleif, F. - M. (2007): Preprocessing of Nuclear Magnetic Resonance Spectrometry Data. Leipzig: Universität Leipzig.
PUB
 
[38]
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
 
[37]
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
 
[36]
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
 
[35]
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
 
[34]
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
 
[33]
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
 
[32]
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
 
[31]
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
 
[30]
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
 
[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 | 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
 
[26]
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
 
[25]
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
 
[24]
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
 
[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 | 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
 
[21]
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
 
[20]
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
 
[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. 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 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: 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
 
[13]
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
 
[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 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 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.
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. In: Proceedings of the 17th Meeting of the International Society for Psychophysics. Pabst Publishing. S. 343-348.
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[129]
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.
PUB | PDF | DOI | Download (ext.) | WoS
 
[128]
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
 
[127]
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.
PUB | DOI
 
[126]
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.
PUB | DOI | WoS
 
[125]
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
 
[124]
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.
PUB | DOI | Download (ext.) | WoS
 
[123]
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.
PUB | DOI | WoS
 
[122]
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.
PUB | DOI | WoS
 
[121]
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 Lettters,49: 138-145.
PUB | DOI | WoS
 
[120]
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
 
[119]
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
 
[118]
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
 
[117]
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. Springer. S. 59-74.
PUB | DOI
 
[116]
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
 
[115]
2012 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 2625232
Gisbrecht, A.; Mokbel, B.; Schleif, F. - M.; Zhu, X.; Hammer, B. (2012): Linear Time Relational Prototype Based Learning Int. J. Neural Syst.,22:(5)
PUB | DOI | WoS | PubMed | Europe PMC
 
[114]
2012 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2615745
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2011 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276492
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Schleif, F. - M.; Villmann, T.; Hammer, B.; Schneider, P. (2011): Efficient Kernelized Prototype-based Classification International Journal of Neural Systems,21:(06): 443-457.
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2011 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 2276522
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992623
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2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994138
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2010 | Konferenzbeitrag | Veröffentlicht | PUB-ID: 1994227
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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2007 | Report | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992505
Schleif, F. - M. (2007): Preprocessing of Nuclear Magnetic Resonance Spectrometry Data. Leipzig: Universität Leipzig.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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2006 | Dissertation | PUB-ID: 1992511
Schleif, F. - M. (2006): Prototype based Machine Learning for Clinical Proteomics. Clausthal-Zellerfeld, Germany: Technical University Clausthal.
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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.
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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.
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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
 
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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. S. 603-612.
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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.
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2005 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992513
Schleif, F. - M. (2005): Plugins mit wxWidgets Offene Systeme,2005:(1): 5-10.
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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.
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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
 
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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2002 | Zeitschriftenaufsatz | Veröffentlicht | PUB-ID: 1992544
Schleif, F. - M.; Stamer, H. (2002): {LaTeX} im studentischen Alltag Gaotenblatt, 3-10.
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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.
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Schleif, F. - M. (2002): OCR mit statistischen Momenten Gaotenblatt,2002: 15-17.
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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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