Books:

• Edwin Lughofer and Moamar Sayed-Mouchaweh, Predictive Maintenance in Dynamic Systems --- Advanced Methods, Decision Support Tools and Real-World Applications, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, ca. 592 Pages, ca. 200 Illustrations, Springer New York, to appear, March 2019. (cited 52 times, Google Scholar,).

• Edwin Lughofer, Evolving Fuzzy Systems - Methodologies, Advanced Concepts and Applications, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Springer Verlag, Berlin Heidelberg, 2011, ISBN: 978-3-642-18086-6, 460 pages, 148 figures, 263 images, 26 tables (cited 431 times, Google Scholar, "h").

• Moamar Sayed-Mouchaweh, Edwin Lughofer, Learning in Non-stationary Environments: Methods and Applications, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Springer Verlag, New York, 2012. (cited 167 times, Google Scholar, "h")

Chapters:

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• E. Lughofer, A.C. Zavoianu, M. Pratama and T. Radauer. Automated Process Optimization in Manufacturing Systems based on Static and Dynamic Prediction Models. in: Predictive Maintenance in Dynamic Systems, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, editors: E. Lughofer and M. Sayed-Mouchaweh, Springer, 486-531, 2019.
• M. Pratama, A. Ashfahani, E. Lughofer and S. Huang. An Evolving RFID Localization Model in The Manufacturing Shopfloor. in: Predictive Maintenance in Dynamic Systems, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, editors: E. Lughofer and M. Sayed-Mouchaweh, Springer, pp. 287-309, 2019.
• Edwin Lughofer, Robust Data-Driven Fault Detection in Dynamic Process Environments Using Discrete Event Systems. in: Diagnosability, Security and Safety of Hybrid Dynamic and Cyber-Physical Systems, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, editor: M. Sayed-Mouchaweh, pp. 73--116, 2018.
• Edwin Lughofer, Evolving Fuzzy Systems --- Fundamentals, Reliability, Interpretability, Useability, Applications (a comprehensive work of reference), öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, in: Handbook on Computational Intelligence, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, editor: Plamen Parvanov Angelov, World Scientific, pp. 67-135, 2016   -  DOWNLOAD, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
• Edwin Lughofer, Flexible Evolving Fuzzy Inference Systems from Data Streams (FLEXFIS++), in: Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications, editors: Moamar Sayed-Mouchaweh and Edwin Lughofer, Springer, New York, 2012, pp. 205-246
• Edwin Lughofer, Christian Eitzinger and Carlos Guardiola, On-line Quality Control with Flexible Evolving Fuzzy Systems, in: Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications, editors: Moamar Sayed-Mouchaweh and Edwin Lughofer, Springer, New York, 2012, pp. 375-406
• Davy Sannen, Jean-Michel Papy, Steve Vandenplas, Edwin Lughofer and Hendrik van Brussel, Incremental Classifier Fusion and its Application in Industrial Monitoring and Diagnostics, in: Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications, editors: Moamar Sayed-Mouchaweh and Edwin Lughofer, Springer, New York, 2012, pp. 153-184
• Edwin Lughofer, Evolving Fuzzy Models - Incremental Learning, Stability and Interpretability Issues, Applications, VDM Verlag, Saarbrücken, 2008 (book issue of PhD thesis)
• Edwin Lughofer, Data-Driven Incremental Learning of Takagi-Sugeno Fuzzy Models, PhD-Thesis, Department of Knowledge-Based Mathematical Systems, University Linz, 2001-2005
• Edwin Lughofer. Towards Robust Evolving Fuzzy Systems, book chapter in Evolving Intelligent Systems - Methodologies and Applications, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, editors: Plamen Angelov, Dimitar Filev and Nik Kasabov, John Wiley and Sons, 2010, pp. 87-126
• Erich Peter Klement*, Edwin Lughofer, Johannes Himmelbauer and Bernhard Moser, Data-Driven and Knowledge-Based Modelling, chapter in Hagenberg Research, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, editors: Michael Affenzeller, Bruno Buchberger, Alois Ferscha, Michael Haller, Tudor Jebelean, Erich Peter Klement, Josef Kueng, Peter Paule, Birgit Proell, Wolfgang Schreiner, Gerhard Weiss, Roland Wagner, Wolfram Woess, Robert Stubenrauch and Wolfgang Windsteiger, Springer Verlag, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, pp. 237-279, 2009
• Christian Eitzinger*, James E. Smith, Edwin Lughofer and Davy Sannen, Lernfaehige Inspektionssysteme, Automatisierungsatlas, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, SPS Magazin, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, 2009, pp. 370-372

• E. Lughofer and M. Pratama. Online Sequential Ensembling of Predictive Fuzzy Systems. Evolving Systems, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, on-line and in press, 2021, https://link.springer.com/article/10.1007/s12530-021-09398-x, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

• E. Lughofer, M. Pratama and I. Skrjanc, Online Bagging of Evolving Fuzzy Systems, Information Sciences, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, on-line and in press, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.04.041, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

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• P.V. De Campos Souza, E. Lughofer and A.J. Guimaraes, An interpretable evolving fuzzy neural network based on self-organized direction-aware data partitioning and fuzzy logic neurons, Applied Soft Computing, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, vol. 112, ID: 107829, 2021, https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107829, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
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• P.V. De Campos Souza, A.J. Guimaraes, V.S. Araujo and E. Lughofer. An intelligent Bayesian hybrid approach to help Autism Diagnosis. Soft Computing, vol. 65, pp. 9163--9183, 2021, https://doi.org/10.1007/s00500-021-05877-0, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster.
• M. Pratama and C. Zain and E. Lughofer and E. Pardede and A.P.Rahayu, Scalable teacher forcing network for semi-supervised large scale data streams. Information Sciences, vol. 576, pp. 407--431, 2021, https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.06.075, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster.

• P.V. De Campos Souza and E. Lughofer, An Advanced Interpretable Fuzzy Neural Network Model based on Uni-Nullneuron constructed from N-uninorms, Fuzzy Sets and Systems, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, on-line and in press, https://doi.org/10.1016/j.fss.2020.11.019, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, 2021

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• P.V. De Campos Souza and E. Lughofer, Interpretable Hybrid Model in the Identification of Heart Sounds, Sensors, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, vol. 20 (22), 2020, articleID: 6477

• E. Lughofer, A.C. Zavoianu, R. Pollak, M. Pratama, P. Meyer-Heye, H. Zörrer, C. Eitzinger and T. Radauer, On-line Anomaly Detection with Advanced Independent Component Analysis of Multi-Variate Residual Signals from Causal Relation Networks, Information Sciences, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, vol. 537, pp. 425-451, 2020, https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.06.034, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

• P.V. De Campos Souza, H. Ponce and E. Lughofer, Evolving Fuzzy Neural Hydrocarbon Networks: A Model Based on Organic Compounds, Knowledge-Based Systems, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, vol. 203, article nr: 106099, 2020, https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.106099, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

• P.V. De Campos Souza, L.C. Bambirra Torres, G.R. Lacerda Silva, A.P. Braga, E. Lughofer, An Advanced Pruning Method in the Architecture of Extreme Learning Machines using L1-regularization and Bootstrapping, Electronics, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, vol. 9(5), ID: 811, 2020, https://doi.org/10.3390/electronics9050811, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

• S. Benmoussa, M. Djeziri, M. Sayed-Mouchaweh, E. Lughofer, Fault diagnosis and prognosis based on physical knowledge and reliability data: application to MOS Field-Effect Transistor, Microelectronics Reliability, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, vol. 110, ID: 113682, 2020, https://doi.org/10.1016/j.microrel.2020.113682, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

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• Gabriel Kronberger*, Michael Kommenda, Edwin Lughofer, Susanne Saminger-Platz, Andreas Promberger, Falk Nickel, Stephan Winkler and Michael Affenzeller, Using Robust Generalized Fuzzy Modeling and Enhanced Symbolic Regression to Model Tribological Systems, Applied Soft Computing, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster,  vol. 69, pp. 610-624, 2018.

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• Edwin Lughofer*, Mahardhika Pratama, On-line Active Learning in Data Stream Regression using Uncertainty Sampling based on Evolving Generalized Fuzzy Models, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, vol. 26 (1), pp. 292--309, 2018, DOI: 10.1109/TFUZZ.2017.2654504, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster (cited 70 times, Google Scholar, "h")

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• Jianli Liu*, Edwin Lughofer and Xianyi Zeng, Toward Model Building for Visual Aesthetic Perception - SURVEY/POSITION Paper, Computational Intelligence and Neuroscience, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Article ID 1292801, 13 pages, 2018, https://doi.org/10.1155/2017/1292801, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster

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• Przemyslaw Kazienko, Edwin Lughofer and Bogdan Trawinksi, Editorial of the Special Issue on "Hybrid and Ensemble Methods in Machine Learning", öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Journal of Universal Computer Science, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, vol. 19 (4), pp. 457-461, 2013
• Mu-Yen Chen and Edwin Lughofer, Editorial of the special issue: Smart Space Technology Innovations, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Library Hi Tech, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, vol. 31 (2), pp. 1-3, 201

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• P. V. de C. Souza and E. Lughofer and A. J. Guimaraes. Evolving Fuzzy Neural Network Based on Uni-Nullneuron to Identify Auction Fraud. Proceedings of 12^th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT), 2021 (won the Best Paper Award).
• P. V. de C. Souza and E. Lughofer and A. J. Guimaraes. Regularized neuro-fuzzy AI model to aid score management in online distance learning forums. Proceedings of the International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2021.
• A. Ashfahani, M. Pratama, E. Lughofer and E. Y. Kien Yee. Autonomous Deep Quality Monitoring in Streaming Environments. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, virtual event, to appear, 2021.
• P. V. de Campos Souza, Y.-K. Wang and E. Lughofer. Knowledge extraction about patients surviving breast cancer treatment through an autonomous fuzzy neural network. Proceedings of the International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2020.
• A. J. Guimaraes, P. V. de Campos Souza, E. Lughofer. Hybrid Model for Parkinson’s Disease Prediction. Proceedings of the International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems (IPMU) 2020, Glasgow, Scotland, 2020.
• G. Andonovski, O. Sipele, J.A. Iglesias, A. Sanchis, E. Lughofer and I. Škrjanc. Detection of driver maneuvers using evolving fuzzy cloud-based system. Proceedings of the IEEE SSCI Conference, Melbourne, Australia, 2020.
• E. Lughofer, Variants of Recursive Consequent Learning in Evolving Neuro-Fuzzy Systems, Proceedings of the IEEE Evolving and Adaptive Intelligent Systems EAIS) Conference 2020, Bari, Italy.
• E. Lughofer and M. Pratama, On-line Sequential Ensembling of Fuzzy Systems, Proceedings of the IEEE Evolving and Adaptive Intelligent Systems EAIS) Conference 2020, Bari, Italy.
• C. Zain, A. Ashfahani, M. Pratama, E. Lughofer and E. Pardede, Scalable Teacher-Forcing Networks under Spark Environments for Large-Scale Streaming Problems, Proceedings of the IEEE Evolving and Adaptive Intelligent Systems EAIS) Conference 2020, Bari, Italy.
• E. Lughofer, M. Pratama, C. Eitzinger and T. Radauer. Dynamic Anomaly Detection based on Recursive Independent Component Analysis of Multi-Variate Residual Signals. Proceedings of the 33rd annual European Simulation and Modelling Conference, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Palma de Mallorca, Spain, 2019.
• M. Pratama, M. de Carvalho, R. Xie, E. Lughofer and J. Lu. ATL: Autonomous Knowledge Transfer from Many Streaming Processes. Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM) 2019, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Bejing, China, 2019.
• A. Baghbanpourasl, E. Lughofer, P. Meyer-Heye, H. Zörrer and C. Eitzinger. Virtual Quality Control using bidirectional LSTM networks and gradient boosting. Proceedings of the IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN) 2019, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Helsinki, Finland, 2019.
• W. Zellinger, B. Moser, M. Zwick, E. Lughofer, T. Natschläger, and S. Saminger-Platz. Moment distances for comparing high-entropy distributions with application in domain adaptation [link], öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster Proceedings of the International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster), 2018
• A.-C. Zavoianu, E. Lughofer, S. Saminger-Platz, W. Amrhein, Two Enhancements for Improving the Convergence  Speed of aRobust Multi-Objective Coevolutionary Algorithm, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) 2018, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Kyoto, Japan
• E. Lughofer, R. Pollak, A.C. Zavoianu, M. Pratama, P. Meyer-Heye, H. Zörrer, C. Eitzinger, J. Lehner and T. Radauer, Evolving Time-Series Based Prediction Models for Quality Criteria in a Multi-Stage Production Process. Proceedings of the IEEE Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAIS) Conference,, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster to appear, 2018, Rhodos, Greece.
• C. Zain, M. Pratama, E. Lughofer, M. Ferdaus and Q. Cai. Big Data Analytics based on PANFIS MapReduce. Proceedings of the INNS Big Data Conference, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, to appear, 2018, Bali, Indonesia.
• A.C. Zavoianu, E. Lughofer, R. Pollak, P. Meyer-Heye, C. Eitzinger, T. Radauer, Multi-Objective Knowledge-Based Strategy for Process Parameter Optimization in Micro-Fluidic Chip Production, Proceedings of the SSCI 2017 Conference (CIES workshop), Honolulu, Hawaii, to appear, 2017
• E. Lughofer, R. Pollak, A.C. Zavoianu, P. Meyer-Heye, H. Zörrer, C. Eitzinger, J. Haim, T. Radauer, Self-Adaptive Time-Series Based Forecast Models for Predicting Quality Criteria in Microfluidics Chip Production, Proceedings of the IEEE Cybernetics Conference 2017, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Exeter, U.K., 2017, to appear.
• E. Lughofer, M. Pratama and I. Skrjanc, Incremental Rule Splitting in Generalized Evolving Fuzzy Regression Models, Proceedings of the IEEE Evolving and Adaptive Intelligent Systems Conference (IEEE EAIS 2017), Ljubljana, 2017.
• W. Zellinger, E. Lughofer, S. Saminger-Platz, T. Grubinger and T. Natschläger.
  Central Moment Discrepancy (CMD) for Domain-Invariant Representation Learning. Proceedings of the 5th ICLR Conference, Toulon, to appear, 2017.
• R. Nikzad Langerodi, E. Lughofer, T. Reischer, W. Kantner, M. Pawliczek and M. Brandstetter, Improved drift handling in melamine resin production by ensemble partial least squares and incremental Page-Hinkley testing, Proceedings of the EuroAnalysis 2017 Conference, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Stockholm, Sweden, to appear.
• M. Pratama, P.P. Angelov, J. Lu, E. Lughofer, M. Seera and Chee Peng Lim. A Randomized Neural Network for Data Streams.Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2017), öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, to appear, Anchorage, Alaska, U.S.A.
• G. Andonovski, E. Lughofer and I. Skrjanc. A Comparison of RECCO and FCPFC Controller on Nonlinear Chemical Reactor.  The 36th IASTED International Conference on Modelling, Identification and Control, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Innsbruck, Austria, 2017, to appear.
• R. Nikzad-Langerodi, E. Lughofer, T. Zahel, P. Sagmeister, C. Herwig.  A novel framework for automated feed phase identification. Proceedings of the 4th European Conference on Process Analytics and Control Technology (EuroPACT) 2017, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Potsdam, to appear.
• A.C. Zavoianu, G. Bramerdorfer, E. Lughofer and S. Saminger-Platz, Multi-Objective Topology Optimization of Electrical Machine Designs using Evolutionary Algorithms with Discrete and Real Encodings, Proceedings of the EuroCAST Conference, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster 2017, Las Palmas de Gran Canaria, Spain, to appear
• E. Lughofer, G. Kronberger, M. Kommenda, S. Saminger-Platz, A. Promberger, F. Nickel, S. Winkler and M. Affenzeller. Robust Fuzzy Modeling and Symbolic Regression for Establishing Accurate and Interpretable Prediction Models in Supervising Tribological Systems, Proceedings of the 8th International Conference on Fuzzy Computation Theory and Applications (FCTA) 2016, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, pp. 51--63, 2016.
• E. Weigl, A. Walch, U. Neissl, P. Meyer-Heye, W. Heidl, C. Eitzinger, T. Radauer and E. Lughofer.  MapView: Graphical Data Representation for Active Learning, Proceedings of the iKnow Conference, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster 2016, Graz, Austria, 2016.
• E. Lughofer, R. Richter, U. Neissl, W. Heidl, C. Eitzinger and T. Radauer, Advanced Linguistic Explanations of Classifier Decisions for Users' Annotation Support, Proceedings of the IEEE Intelligent Systems Conference 2016, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Sofia, Bulgaria, 2016, pp. 421—432
• F. Serdio and E. Lughofer, A Fault Detection and Isolation Framework for Repeatable and Comparable Experimentation, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, Proceedings of the PHM Conference/Society, Bilbao, on-line and in press, 2016
• M. Pratama, E. Lughofer, M.J. Err, W. Rahayu and T. Dillon, Evolving Type-2 Recurrent Fuzzy Neural Network, Proceedings of the IJCNN 2016 conference (under the scope of the WCCI 2016 conference, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster), Vancouver, Canada, 2016, to appear