迈克尔·海德
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2020年–今天
2023 【j4】 迈克尔·海德 , 海伦娜·斯特格尔 , 理查德·诺德西克 , 约格·哈纳 :
评估可解释人工智能的模型需求:模板和示例案例研究。 Artif公司。 生活 29 ( 4 ) : 468-486 ( 2023 ) [j3] 迈克尔·海德 , 海伦娜·斯特格尔 , 罗曼·斯拉吉 , 大卫·帕泽尔 , 乔纳森·沃思 , 约格·哈纳 :
基于规则的机器学习方法背景下的SupRB:比较研究。 申请。 软计算。 147 : 110706 ( 2023 ) [注2] 迈克尔·海德 , 海伦娜·斯特格尔 , 大卫·帕泽尔 , 罗曼·斯拉吉 , 乔纳森·沃思 , Benedikt Volger公司 , 约格·哈纳 :
借助新颖性搜索发现基于规则的机器学习规则。 序列号计算。 科学。 4 ( 6 ) : 778 ( 2023 ) [公元25年] 马库斯·格利奇·布彻 , 迈克尔·海德 , 托比亚斯·西埃马拉 , 约格·哈纳 :
一种确定有机计算系统维护活动优先级的决策理论方法。 ARCS公司 2023 : 37-47 [公元24年] 马库斯·格利奇·布彻 , 迈克尔·海德 , 约格·哈纳 :
使用自动机器学习预测有机计算系统中的物理干扰。 弧 2023 : 48-62 【c23】 卢卡斯·梅茨 , 迈克尔·海德 , 托尔斯滕·舍勒 , 约格·哈纳 :
多用途机器有效预测维护的数据预处理。 数据 2023 : 606-612 [c22] 大卫·帕泽尔 , 迈克尔·海德 , 约格·哈纳 :
面向可解释规则集学习算法的原则性综合基准。 GECCO公司 2023 : 1657-1662 【c21】 乔纳森·沃思 , 海伦娜·斯特格尔 , 迈克尔·海德 , 利奥波德·卢利 , 约格·哈纳 :
快速、灵活和无畏:元启发式模块化构建的Rust框架。 GECCO公司 2023 : 1900-1909 [公元20年] 海伦娜·斯特格尔 , 迈克尔·海德 , 约格·哈纳 :
使用无监督聚类辅助收敛行为特征描述。 国际JCCI 2023 : 108-118 [第19条] 崔亨宁(Henning Cui) , 安德烈亚斯·马格拉夫 , 迈克尔·海德尔 , 约格·哈纳 :
理解笛卡尔遗传规划的交叉。 国际JCCI 2023 : 308-314 [i5] 理查德·诺德西克 , 安德烈·施韦泽 , 迈克尔·海德 , 约格·哈纳 :
PDPK:一个综合制造过程数据和相应程序知识的框架。 CoRR公司 abs/2308.08371 ( 2023 ) 2022 [j1] 海伦娜·斯特格尔 , 迈克尔·海德 , 约格·哈纳 :
分类元启发式:走向统一的多级分类系统。 自然计算。 21 ( 2 ) : 155-171 ( 2022 ) [c18] 迈克尔·海德 , 海伦娜·斯特格尔 , 乔纳森·沃思 , 罗曼·斯拉吉 , 约格·哈纳 :
研究学习分类器系统中独立规则拟合的影响。 生物医学 2022 : 142-156 [第17条] 迈克尔·海德 , 海伦娜·斯特格尔 , 乔纳森·沃思 , 罗曼·斯拉吉 , 约格·哈纳 :
在学习分类器系统中分离规则发现和全局解合成。 GECCO公司 2022 : 248-251 [第16条] 乔纳森·沃思 , 迈克尔·海德 , 海伦娜·斯特格尔 , 罗曼·斯拉吉 , 约格·哈纳 :
比较监督学习分类器系统中用于模型选择的不同元启发式。 GECCO公司 2022 : 316-319 [第15条] 迈克尔·海德 , 大卫·帕泽尔 , 亚历山大·瓦格纳 :
2021年至2022年LCS研究概述。 GECCO公司 2022 : 2086-2094 [第14条] 迈克尔·海德 , 海伦娜·斯特格尔 , 大卫·帕泽尔 , 罗曼·斯拉吉 , 乔纳森·沃思 , Benedikt Volger公司 , 约格·哈纳 :
学习分类器系统中的规则发现方法。 国际JCCI 2022 : 39-49 [第13条] 理查德·诺德西克 , 迈克尔·海德 , 阿尔文·霍夫曼 , 约格·哈纳 :
基于可靠性的异构知识聚合,以协助制造业操作员。 公务员制度委员会 2022 : 131-138 [第12条] 理查德·诺迪克 , 迈克尔·海德 , 安东·亨梅尔 , 阿尔文·霍夫曼 , 约格·哈纳 :
面向概念和程序操作员知识模型。 SemIIM公司 2022 [第11条] 理查德·诺德西克 , 迈克尔·海德 , 安东·胡默尔 , 约格·哈纳 :
进一步了解基于和的嵌入,用于包含过程知识的知识图。 DL4KG@ISWC 2022 [i4] 迈克尔·海德 , 海伦娜·斯特格尔 , 乔纳森·沃思 , 罗曼·斯拉吉 , 约格·哈纳 :
在学习分类器系统中分离规则发现和全局解合成。 CoRR公司 abs/2202.01677 ( 2022 ) [i3] 迈克尔·海德 , 海伦娜·斯特赫尔 , 理查德·诺德西克 , 约格·哈纳 :
学习分类器系统,用于自我解释社会技术系统。 CoRR公司 abs/2207.02300 ( 2022 ) [i2] 迈克尔·海德 , 海伦娜·斯特格尔 , 乔纳森·沃思 , 罗曼·斯拉吉 , 约格·哈纳 :
研究学习分类器系统中独立规则拟合的影响。 CoRR公司 abs/2207.05582 ( 2022 ) 2021 [第10条] 海伦娜·斯特格尔 , 迈克尔·海德 , 利奥波德·卢利 , 约格·哈纳 :
大规模元启发式组件研究的设计。 GECCO公司 2021 : 1217-1226 【c9】 大卫·帕泽尔 , 迈克尔·海德 , 亚历山大·R·M·瓦格纳 :
2020年至2021年LCS研究概述。 GECCO公司 2021 : 1648-1656 【c8】 安德烈亚斯·维德霍尔兹 , 迈克尔·海德 , 理查德·诺德西克 , 安德烈亚斯·安格勒 , 西蒙·迪特里希 , 约格·哈纳 :
基于CAD的熔敷建模过程自动化抓取和运动规划。 ICINCO公司 2021 : 450-458 【c7】 迈克尔·海德 , 理查德·诺德西克 , 约格·哈纳 :
学习分类器系统,用于自我解释社会技术系统。 栩栩如生 2021 【c6】 理查德·诺德西克 , 迈克尔·海德 , 安东·温舍尔 , 约格·哈纳 :
基于分散知识图聚合的知识提取。 公务员制度委员会 2021 : 92-99 2020 【c5】 理查德·诺德西克 , 迈克尔·海德 , 安德烈亚斯·安格勒 , 约格·哈纳 :
评估用户引导注意力对学习过程的影响。 交流稳定系统 2020 : 215-221 【c4】 迈克尔·海德 , 大卫·帕泽尔 , 约格·哈纳 :
面向匹兹堡式LCS,用于学习制造机械参数化。 GECCO公司 2020 : 127-128 [i1] 迈克尔·海德 , 大卫·帕泽尔 , 约格·哈纳 :
SupRB:针对持续问题的基于规则的监督学习系统。 CoRR公司 abs/2002.10295 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c3】 迈克尔·海德 :
提高FDM制造的可靠性。 GI Jahrestagung(车间) 2019 : 483-491 【c2】 理查德·诺德西克 , 迈克尔·海德 , 安德烈亚斯·安格勒 , 约格·哈纳 :
坚持专家知识,实现机械参数自动优化。 ICINCO(1) 2019 : 406-413 2016 [c1] 塞巴斯蒂安·冯·曼曼 , 海科·哈曼 , 迈克尔·海德 :
机器人花园:植物-机器人生物混合系统的增强现实原型。 VRST公司 2016 : 139-142