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
