Abgeschlossene Masterarbeiten
- Danny Möbius: Verfahren zur Übertragung von gemessenen Bewegungsdaten auf ein biomechanisches Menschmodell, HS Mittweida, 2010.
- Mandy Lange: Partielle Korrelationen und Partial Mutual Information zur Analyse von fMRT-Zeitreihen, HS Mittweida, 2011.
- Steffen Kux: Hybride Optimierungsstrategien für komplexe technische Aufgabenstellungen, HS Mittweida, 2011.
- Martin Riedel/David Nebel: Generalized Functional Matrix Learning Vector Quantization, HS Mittweida, 2012.
- Christian Harth: Erweiterung von Generalized [Relevance|Matrix]Learning Vector Quantization zur Anwendung auf funktionale Daten, HS Mittweida, 2012.
- Lydia Fischer: Modifikation unüberwachter Vektorquantisierer für funktionale Daten und Einbindung einer neuen Optimierungsstrategie, HS Mittweida, 2012.
- Jens Schreiter: Regressionsverfahren für große Datenmengen, HS Mittweida, 2012.
- Rico Beyer: Generierung und Beschreibung einer in silico Bibliothek für SELEX-Experimente, HS Mittweida, 2012.
- Matthias Gay: Compressed Sensing and Sparse Reconstruction Algorithms, HS Mittweida, 2013.
- Paul Stürmer: Hellinger divergence in information theoretic novelty detection, HS Mittweida, 2014.
- Alexander Oehler: Entwicklung einer Methode zur Einzelfehlererkennung und -klassifikation im Gleisoberbau, HS Mittweida, 2014.
- Martin Richter: Face Interpretation for Driver monitoring Using Non-Euclidean Principal Component Analysis, HS Mittweida, 2014.
- Sascha Saralajew: Berechnungen der Fehlstellungen eines Scheinwerfersystems, HS Mittweida, 2015.
- Shabanali, Ebrahimiozineh: Development of Investigationn on Machine Learning Algorithms for Detection of Particular and Typical Movement Sequences of Objects fort the Door Security Purpose by the Use of Three Axes Accelerometer, HS Mittweida, 2015.
- Jens Reissner: Klassifikation von Messverläufen der Oberfläche von Düsensitzen, HS Mittweida, 2016.
- Ibrahim Gönenc Özavci: A Probabilistic Approach to a Collision Avoiding Active Safety System, HS Mittweida, 2016.
- Mohammad Mohammadi: The Use of Hankel Matrices in Learning Vector Quantization, HS Mittweida, 2016.
- Jose Vollmann: Clustering variants using an EM approach, HS Mittweida, 2016.
- Venkatramani Rajgopal: Deep Learning based Classification of Liquids using Ultrasound Sensor System Data, HS Mittweida, 2018.
- Mehrdad Mohannazadeh Bakhtiari: Mathematical Considerations on Soft Learning Vector Quantization and Robust Soft Vector Quantization, HS Mittweida, 2018.
- Rhudresh Naidu Satharasi: Detection and Classification of Video Sequence during Night-Time, HS Mittweida, 2018.
- Saichand Bollam: Clustering variants using an EM approach, HS Mittweida, 2018.
- Anora Alieva: Generalized Learning Vector Quantization: Application of Autoencoder as Pre-processing Technique to GLVQ, HS Mittweida, 2018.
- Jensun Richie Dinesh John Ravichandran: DropConnect in LVQ networks for regularization and confidence interval estimation, HS Mittweida, 2018.
- Olga Isakova: Application of machine learning algorithms for classification and regression problems for mobile game monetization, HS Mittweida, 2019