TY - JOUR A1 - Bunte, Kerstin A1 - Schneider, Petra A1 - Hammer, Barbara A1 - Schleif, Frank-Michael A1 - Villmann, Thomas A1 - Biehl, Michael T1 - Limited Rank Matrix Learning, discriminative dimension reduction and visualization JF - Neural Networks Y1 - 2012 U6 - https://doi.org/10.1016/j.neunet.2011.10.001 VL - 26 SP - 159 EP - 173 ER - TY - JOUR A1 - Münch, Maximilian A1 - Raab, Christoph A1 - Biehl, Michael A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Data-Driven Supervised Learning for Life Science Data JF - Frontiers in Applied Mathematics and Statistics Y1 - 2020 U6 - https://doi.org/10.3389/fams.2020.553000 VL - 6 SP - 553000 EP - 553000 ER - TY - CHAP A1 - Bunte, Kerstin A1 - Schleif, Frank-Michael A1 - Biehl, Michael T1 - Adaptive learning for complex-valued data T2 - 20th European Symposium on Artificial Neural Networks, ESANN 2012, Bruges, Belgium, April 25-27, 2012 Y1 - 2012 ER - TY - CHAP A1 - Biehl, Michael A1 - Hammer, Barbara A1 - Schleif, Frank-Michael A1 - Schneider, Petra A1 - Villmann, Thomas T1 - Stationarity of Matrix Relevance LVQ T2 - 2015 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2015, Killarney, Ireland, July 12-17, 2015 Y1 - 2015 U6 - https://doi.org/10.1109/IJCNN.2015.7280441 SP - 1 EP - 8 ER - TY - JOUR A1 - Münch, Maximilian A1 - Straat, Michiel A1 - Biehl, Michael A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Complex-valued embeddings of generic proximity data JF - CoRR Y1 - 2020 VL - abs/2008.13454 ER - TY - JOUR A1 - Hofmann, Jan A1 - Eberhardt, Lars A1 - Heusinger, Moritz A1 - Dobhan, Alexander A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Optimierung von Prozessen und Werkzeugmaschinen durch Bereitstellung, Analyse und Soll-Ist-Vergleich von Produktionsdaten JF - FHWS Science Journal N2 - Mit einem Umsatz von 103 Milliarden Euro ist die Metallindustrie eine der größten deutschen Industriebranchen. Diese ist von volatilen Marktbedingungen und hohem Wettbewerb geprägt [1][2]. Kleine und mittlere produzierende Unternehmen (sogenannte KMU) sehen zunehmend gravierende Probleme bei der Einhaltung von Lieferterminen bedingt durch hohe Durchlaufzeiten in der Produktion [3]. Neben kaufmännischen Planungssystemen zur Erstellung von Produktionsplänen nutzen Unternehmen als Planungsgrundlage weiterhin Excel mit 31 % und manuelle Prozesse mit 10 % [4]. Gleiches gilt für Produktwechselvorgänge auf Maschinen (Rüsten). Aufgrund dieser Aspekte ist es notwendig, die Rentabilität der KMU in der Metallindustrie zu steigern. Das wird durch effiziente Produktionsplanung und -steuerung, sowie der daraus resultierenden hohen Reaktionsfähigkeit und Flexibilität realisiert. Daher ist die Produktionsplanung auf die Markt- und Kundenanforderungen und die Anlageneffektivität auf ein hohes und stabiles Niveau auszurichten [5]. Hier bietet die Erfassung von Echtzeitdaten eine adäquate Reaktion auf die genannten Anforderungen. Ebenfalls liefert sie großes Potenzial für die Produktionsplanung und -steuerung, um die Disposition und Koordination von Arbeitsaufträgen zu optimieren. Weiterhin werden Störgrößen oder unvorhergesehene Planungsabweichungen reduziert [4][6]. Zusätzlich ist eine erhöhte Transparenz und Verbesserung menschlicher Entscheidungsprozesse notwendig. Dies kann durch datengetriebene Methoden unterstützt und sichergestellt werden [7]. Ein Ansatz zur Optimierung des Produktionsergebnisses kann durch die Erhöhung der Anlagenproduktivität selbst realisiert werden. Dazu muss die Verfügbarkeit der Anlagen durch Lokalisierung und Reduzierung von Verlusten erhöht werden. Die Umrüstungsprozesse tragen stark negativ zur Verfügbarkeit einer Produktion bei. Eine Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (overall equipment effectiveness oder kurz OEE) in einer Fertigungsumgebung ist jedoch möglich durch eine intelligente Nutzung von Sensordaten mit Techniken wie z. B. Machine Learning (ML). KW - produktionsdaten KW - metall Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:863-opus-20012 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:863-opus-19389 SN - 2196-6095 VL - 5 IS - 2 SP - 135 EP - 142 ER - TY - JOUR A1 - Schleif, Frank-Michael A1 - Zhu, Xibin A1 - Hammer, Barbara T1 - Sparse conformal prediction for dissimilarity data JF - Annals of Mathematics and Artificial Intelligence Y1 - 2015 U6 - https://doi.org/10.1007/s10472-014-9402-1 VL - 74 IS - 1-2 SP - 95 EP - 116 ER - TY - JOUR A1 - Gisbrecht, Andrej A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Metric and non-metric proximity transformations at linear costs JF - Neurocomputing Y1 - 2015 U6 - https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.04.017 VL - 167 SP - 643 EP - 657 ER - TY - JOUR A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Generic probabilistic prototype based classification of vectorial and proximity data JF - Neurocomputing Y1 - 2015 U6 - https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.12.002 VL - 154 SP - 208 EP - 216 ER - TY - CHAP A1 - Klehr, Lukas A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schleif, Frank-Michael A1 - Regulin, Daniel ED - Iliadis, Lazaros S. ED - Maglogiannis, Ilias ED - Kyriacou, Efthyvoulos ED - Jayne, Chrisina T1 - Contextualized Segmentation of Milling Processes Using Discrete Rule-Based Pattern Recognition T2 - Engineering Applications of Neural Networks - 26th International Conference, EANN 2025, Limassol, Cyprus, June 26-29, 2025, Proceedings, Part II Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-031-96199-1\_18 VL - 2582 SP - 238 EP - 254 ER - TY - CHAP A1 - Münch, Maximilian A1 - Röder, Manuel A1 - Schleif, Frank-Michael ED - Frommholz, Ingo ED - Hopfgartner, Frank ED - Lee, Mark ED - Oakes, Michael ED - Lalmas, Mounia ED - Zhang, Min ED - Santos, Rodrygo L. T. T1 - Unlocking the Potential of Non-PSD Kernel Matrices: A Polar Decomposition-based Transformation for Improved Prediction Models T2 - Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2023, Birmingham, United Kingdom, October 21-25, 2023 Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.1145/3583780.3615102 SP - 1867 EP - 1876 ER - TY - CHAP A1 - Polato, Mirko A1 - Hammer, Barbara A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Machine learning in distributed, federated and non-stationary environments - recent trends T2 - 32nd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, ESANN 2024, Bruges, Belgium, October 9-11, 2024 Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.14428/ESANN/2024.ES2024-3 ER - TY - JOUR A1 - Oneto, Luca A1 - Bunte, Kerstin A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Advances in artificial neural networks, machine learning and computational intelligence: Selected papers from the 26th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2018) JF - Neurocomputing Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1016/J.NEUCOM.2019.01.081 VL - 342 SP - 1 EP - 5 ER - TY - CHAP A1 - Ewecker, Lukas A1 - Winkler, Timo A1 - Väth, Philipp A1 - Schwager, Robin A1 - Brühl, Tim A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - How Important is the Temporal Context to Anticipate Oncoming Vehicles at Night? T2 - IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2023, Honolulu, Oahu, HI, USA, October 1-4, 2023 Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.1109/SMC53992.2023.10394461 SP - 1000 EP - 1007 ER - TY - CHAP A1 - Röder, Manuel A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Sparse Uncertainty-Informed Sampling from Federated Streaming Data T2 - 32nd European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, ESANN 2024, Bruges, Belgium, October 9-11, 2024 Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.14428/ESANN/2024.ES2024-9 ER - TY - JOUR A1 - Münch, Maximilian A1 - Röder, Manuel A1 - Heilig, Simon A1 - Raab, Christoph A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Static and adaptive subspace information fusion for indefinite heterogeneous proximity data JF - Neurocomputing Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.1016/J.NEUCOM.2023.126635 VL - 555 SP - 126635 EP - 126635 ER - TY - JOUR A1 - Raab, Christoph A1 - Heusinger, Moritz A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Reactive Soft Prototype Computing for Concept Drift Streams JF - CoRR Y1 - 2020 VL - abs/2007.05432 ER - TY - JOUR A1 - Raab, Christoph A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Transfer learning extensions for the probabilistic classification vector machine JF - CoRR Y1 - 2020 VL - abs/2007.07090 ER - TY - CHAP A1 - Xu, Bangguo A1 - Yan, Simei A1 - Liu, Liang A1 - Schleif, Frank-Michael ED - Villmann, Thomas ED - Kaden, Marika ED - Geweniger, Tina ED - Schleif, Frank-Michael T1 - Optimizing YOLOv5 for Green AI: A Study on Model Pruning and Lightweight Networks T2 - Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Interpretable Machine Learning, and Beyond - Proceedings of the 15th International Workshop, WSOM+ 2024, Mittweida, Germany, July 10-12, 2024 Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-031-67159-3\_22 VL - 1087 SP - 196 EP - 205 ER - TY - CHAP A1 - Schleif, Frank-Michael ED - Villmann, Thomas ED - Kaden, Marika ED - Geweniger, Tina ED - Schleif, Frank-Michael T1 - Practical Approaches to Approximate Dominant Eigenvalues in Large Matrices T2 - Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Interpretable Machine Learning, and Beyond - Proceedings of the 15th International Workshop, WSOM+ 2024, Mittweida, Germany, July 10-12, 2024 Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-031-67159-3\_14 VL - 1087 SP - 118 EP - 128 ER -