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Wissenschaftsgebiet: Künstliche Intelligenz - Neuroinformatische Methoden |
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Forschungsschwerpunkte und Arbeitsgebiete: |
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Analyse von Biosignalen,
Data
Mining
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Entwicklung eines Simulators "Selbstorganisierende Merkmalskarten" für Forschung und Lehre Entwicklung zusätzlicher Auswertungsmodule für Cluster- und Diskrimanzanalysen |
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Entwicklung eines Simulators "Lernende Vektorquantisierung" für Forschung und Lehre |
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Entwicklung eines Simulators "Growing Cell Structures" für Forschung und Lehre |
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Entwicklung eines Simulators "Fuzzy-Clusteranalyse" für Forschung und Lehre |
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Entwicklung eines Neuro-Fuzzy-Klassifikationssystems für die Forschung |
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Wirksamkeit von Gegenmaßnahmen zur Dämmung von Ermüdungserscheinungen (fatigue countermeasures), EEG-Analyse mit Neuro-Fuzzy-Klassifikationssystem Zusammenarbeit mit Circadian Technologies Inc. (Boston, USA) |
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Entwicklung eines Simulators "Error Backpropagation" für die Forschung |
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Untersuchungen zur Auslösbarkeit von K-Komplexen und des Elektroencephalogramms vor dem Stimulus, Biosignalanalyse für die Schlafmedizin, Zusammenarbeit mit Wilhelm-Griesinger-Krankenhaus (Berlin) |
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Erstellung und Analyse von online-Fragebögen für rhythmobiologische Untersuchungen zur Schichtarbeit, Zusammenarbeit mit Circadian Technologies Inc. (Boston, USA) |
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Analysen von Signalen der Posturographie und der Vestibularisprüfung beginnende Zusammenarbeit mit Universität Jena, HNO-Klinik |
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Aufbau eines Eyetracking- und Fahrsimulationslabors; Aufzeichnung von Digital-EEG und Digital-Video; Reaktionszeitstests; Eyetrackingtests; Fragebögen zum subjektiven Vigilanzempfinden |
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Entwicklung eines Simulators zur automatischen Relevanzdetektion (ARD): - Distinction Sensitive Learning Vector Quantization (DSLVQ), - Generalized Learning Vector Quantization (GLVQ), - Relevance Learning Vector Quantization (RLVQ), - Generalized Relevance Learning Vector Quantization (GRLVQ) |
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