Abschlussarbeiten

2024

  • Practical Implementation of Gradient-Based Class Activation Mapping on Different Convolutional Neural Networks and Datasets

2023

  • Anwendung von Clustering-Methoden zur Segmentierung von Kunden eines deutschen E-Commerce-Kosmetik-Shops
  • Audio classification with Vision Transformer
  • Comparative Performance Analysis on Selected Databases and Implementing a Machine Learning Application for Storing of Vibroacoustic Measurement Data
  • Effectiveness of Combining Characteristics of Data in Sequential Modelling
  • Evaluation of different Methods for Anomaly Detection on Axis Acceleration Data with a focus on Deep Autoencoder Architectures

2022

  • Anwendung des RetinaNet zur Objekterkennung in natürlichen Bildern
  • Autoencoders
  • Comparison of Machine Learning Frameworks and Libraries on selected Datasets
  • Computergraphische Generierung von Objektbildern und deren Klassifikation mit dem neuronalen Faltungsnetz VGG-19
  • Data Analysis using Autoencoders
  • Einblicke in die Architektur von Tiefen Faltungsnetzen und ihre Anwendung zur Objekterkennung
  • Forecasting of EEG Signals for Microsleep Detection with Parametric Statistical Models
  • Forecasting of Electroencephalographic Feature Sequences with Long Short Term Memory for Microsleep Event Prediction
  • Image Processing using Deep Learning Architectures with Sharpened Cosine Similarity
  • Klassifizierung urbaner Geräusche mit Wavelet-Transformation und residualen Faltungsnetzen
  • Merkmalsextraktion mit TSFresh zur lernfähigen prädiktiven Wartung einer Reinstwasseranlage
  • Tiefe Faltungsnetze für eingebettete Systeme
  • Video Analysis by Neural Networks of Convolutional Layers stacked with Long Short-Term Memory Layers for Motion Pattern Recognition of Dogs and Cats

2021

  • Application of Deep Convolution Neural Network to Continuous Wavelet Transforms of Electroencephalograms During Microsleep Events
  • Deep Learning mit künstlichen neuronalen Netzen vom Typ Long Short-Term Memory für die Zeitreihenprognose
  • Development of a grid computing framework for machine learning algorithms and analysis of a gradient boosting method
  • Evaluation der Ensemble-Learning-Methode CatBoost zur prädiktiven Wartung einer Reinstwasseranlage
  • Forecasting of Electroencephalographic Feature Sequences with Kernel Adaptive Filtering for Microsleep Event Prediction
  • Grundlagen der computergestützten Intelligenz und Anwendung auf Datensätze der Stammdatenverarbeitung und der Biosignalanalyse
  • Konzeption und Umsetzung einer Werkzeugkette zur Detektion und Identifikation von Störkörpern an Werkstücken anhand von 3D-Scans
  • Lernfähige tiefe Auto-Encoder-Architekturen für die automatische Merkmalsextraktion an vibroakustischen Messdaten einer industriellen Reinstwasser-Aufbereitungsanlage
  • Lokalisation von Mikroschlafereignissen mit Computer Vision und Validierung mit Computational Intelligence
    • Förderpreis der Stadt Schmalkalden 2022
  • Long Short-Term Memory Networks für die Zeitreihenvorhersage
  • OpenCV auf einem Raspberry Pi am praktischen Beispiel von Haar Cascades
  • Untersuchung und Bewertung von Software zur Image Optimierung im Rahmen von Google Core Web Vitals
  • Usability of Interpretable Machine Learning Methods for Root-Cause Analysis in Mass-Manufacturing Environments
  • Weiterentwicklung einer App zur Unterstützung bei Versuchsfahrten für Fahrerassistenzsysteme
  • Zeitreihenprognose mithilfe von Machine Learning

2020

  • Anwendung der Ein-Klassen-Stützvektormethode auf den Sekundenschlaf
  • Computational intelligence methods applied to vibro-acoustic data of a pure water production device
  • Image processing and learning methods for quality inspection in electroplating
  • Machine Learning at E2E product performance data
  • Model selection and hyperparameter optimization for Gradient Boosting Decision Trees

2019

  • Abruf trainierter neuronaler Netze auf mobilen Endgeräten
  • Analyse von Belastungs-Elektrokardiogrammen mit Methoden der Künstlichen Intelligenz
  • Apache Spark - A Big Data Analytics Engine
  • Entwicklung einer Temperaturregeleinheit für das Celeritas Ultra Lambdamesssystem
  • Entwicklung eines heterogenen dezentralen drahtlosen Sensornetzwerkes für die BOS-Einsatzstellenkommunikation
  • Konzeption und Durchführung einer Vigilanzstudie und Datenanalyse mit neuroinformatischen Methoden
  • Konzeption und Implementierung einer Erfassungstechnik von Bewegungsdaten am Hund und ihre Auswertung mittels automatischen Lernverfahren
  • Konzeption und Umsetzung eines Frameworks zur verteilten Verarbeitung computergestützter Lernverfahren
  • Predictive Maintenance
  • Processing Vibroacoustic Signals for Predictive Maintenance with Integrated Machine Learning
  • Prognosis of Time Series with and without Kernel Function Based Adaptive Filtering

2018

  • Analyse und Auswertung der Zeitmessung des Corporal Plus Testsystem
  • Automatisches rechnerbasiertes Lernen mit Ensemble-Methoden
  • Detektion und Prädiktion von Mikroschlafereignissen anhand von Biosignaldaten mit Methoden der computerbasierten Intelligenz
  • Document structure recognition using machine learning
  • Durchführung einer Nachtfahrsimulationsstudie und Klassifikation der Fahrermüdigkeit mit computergestützten Lernverfahren
  • Konzeption und Durchführung einer Kaltwasser-Studie zur Herzratenvariabilitätsanalyse mit neuronalen Netzen
  • Konzeption und Durchführung einer Nachtfahrtsimulationsstudie zur objektiven Hypovigilanzevaluation
  • Konzeption und Entwicklung einer Datenbanklösung für das Anwendungsgebiet Inventarisierung
  • Konzeption und Entwicklung eines mobilen Systems zur Hauttemperaturmessung und Datenanalyse mit neuronalen Netzen
  • Konzeption und Implementierung eines IoT-basierenden Interfaces zum Monitoring von Sensordaten

2017

  • Automatisierte Datenanalyse zur Bestimmung der QTc-Zeit anhand von Belastungs-EKG-Daten eines Mobile Computing-Devices
  • Durchführung eines okulomotorischen Vigilanztests und Auswertung mittels automatischen Lernmethoden
  • Durchführung und Auswertung einer Pilotstudie zur mobilen Erfassung von Biosignalen während Kaltwasseranwendungen
  • Elektrokardiographische Merkmalsänderungen durch Kneipp-Interventionen
  • Evaluierung eines mobilen EKG Gerätes anhand einer Äquivalenzstudie mittels QTc-basierter Merkmalsverifizierung
  • Konzeption, Pilotstudie und Datenanalyse mit automatischem Lernen für den Nachweis von Hypovigilanz im EEG
  • Monitoring und Signalanalyse mit automatischem Lernen für Reinstwasser-Pumpsysteme
  • Neuartiger okulomotorischer Vigilanztest - Pilotstudie und Auswertung mit computergestützter Intelligenz
  • Neuroinformatische Analysen aus Daten des Corporal-Plus-Testes anhand einer Nachtfahrtsimulationsstudie
  • Vergleich von Android-Persistence-Frameworks für die Entwicklung einer Rohstoffhandel-Applikation in der Holzverarbeitung

2016

  • Lernfähige Algorithmen der adaptiven Musterklassifikation von elektro-enzephalographischen Signalen hypovigilanter Versuchspersonen – Durchführung und Auswertung einer Nachtfahrtsimulationsstudie
  • Neuroinformatische Analysen von Elektrookulogrammen aus einer Nachtfahrtsimulationsstudie
  • Serviceinfrastrukturen zur persistenten Speicherung und Abfrage der Daten im Projekt fitnessKOMPLEX

2015

  • Smart Grid

2013

  • Überprüfung der Aufzeichnungsqualität von Signalen für die KFZ-Achsdämpfungsprüfung mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz

2012

  • Evaluation eines Vigilanztests in einem Ultrakurzzeit-Schlaf-Wach-Protokoll

2011

  • Vergleich von Verfahren zur Messung der Körpertemperatur im Rahmen einer 50-stündigen Ultrakurzzeit-Schlaf-Wach-Studie

2010

  • Anwendung von Methoden der Computergestützten Intelligenz für die Mustererkennung in okulomotorischen Signalen und Validierung eines Vigilanztests
  • Einsatz von Evolutionären Strategien zur Modellierung und Simulation der Vigilanz unter Lichteinfluss

2008

  • Echo State Networks - Anwendung rekurrenter neuronaler Netze zur Analyse irregulärer Signale

2007

  • Analyse posturografischer Signale mit Waveletfilterbänken und computergestützten Lernverfahren
  • Expertensystem zur Analyse und Vorhersage von Zeitreihen
  • Konzeption und Entwicklung einer Fahrsimulations-Software zur Validierung von Straßenbauentwürfen
  • Konzeption und Optimierung einer Laborstudie zur Validierung von Vigilanzüberwachungsgeräten
  • Modell der Selbstorganisation des menschlichen Schlaf-Wach Rhythmus unter Einfluss von Schichtarbeit und Transmeridianfl¨ugen
  • Spracherkennung mit Parallel Recurrent Cascade-Correlation Netzwerken
  • Test und Verifikation eines Posturographiesystems und neuroinformatische Analyse der inter- und intraindividuellen Variabilität
  • Videoanalyse des Nachtfahrt-Müdigkeits-Syndroms

2006

  • Durchführung einer Vigilanzstudie und neuroinformatischen Analyse okkulomotorischer Tests
  • Entwicklung eines verteilten Systems zur automatischen Bestimmung optimaler Hyperparameter einer Support-Vektor-Maschine und Bearbeitung aktueller Fragestellungen der Schlafforschung mit dem Schwerpunkt K-Komplexe
  • Neuroinformatische Analyse posturographischer Messreihen für den Einsatz in der Biometrie
  • Neuroinformatische Detektion von Hypovigilanzzuständen
  • Signaldekomposition mittels Independent Component Analysis (ICA) zur Extraktion von Artefakten in EEG-Signalen

2005

  • Detektion von Müdigkeitszuständen in elektrophysiologischen Signalen aus Nachtfahrtsimulationen unter Verwendung ausgewählter Methoden der Neuroinformatik und des Maschinellen Lernens
  • Erkennung kritischer Vigilanzstadien in Nachtfahrtsimulationen mit Analysemethoden im Zeit-, Frequenz und Zustandsraum und mit Verfahren des Soft Computing
  • Implementation und Verifikation von psychomotorischen Vigilanztests und neuroinformatische Analyse einer diesbezüglichen Studie
  • Leistungsanalyse einer Implementation von Prototypvektorbasierten Neuronalen Netzen auf Grafikprozessoren
  • Neuroinformatische Analyse von Zeit- und Spektralbereichsmerkmalen posturographischer Signale

2004

  • Entwicklung eines Fahrsimulators zur Untersuchung von Sekundenschlaf-Studien

2003

  • Ein Untersuchungssystem für Aufmerksamkeitsverluste auf Basis von Eyetrackingmessungen und Klassifikation mit prototypvektorbasierten Neuronalen Netzen
  • Erkennen von Mikroschlafepisoden durch automatische Analyse von Eyetracking-Signalen
  • Konzeption und Durchführung posturographischer Untersuchungen und Auswertung mit Neuronalen Netzen
  • Versuchsablaufautomatisierung und neuroinformatische Auswertung für die Erkennung von plötzlichen Gehirnzustandsänderungen

2002

  • Analyse von bioelektrischen Signalen einer Nachtfahrt-Simulationsstudie mit neuroinformatischen Methoden
  • Auswertung eines Eyetracking - Reaktionszeittests mit neuroinformatischen Methoden

2001

  • Durchführung einer posturographischen Studie und Datenanalyse mit automatischen Lernverfahren im Waveletraum

65

  • Investigation of Deep Learning Architectures for Image Object Recognition