Veröffentlichungen

2002

W. Ahrendt, T. Baar, B. Beckert, M. Giese, R. Hähnle, W. Menzel, W. Mostowski, P. H. Schmitt: The KeY System: Integrating Object-Oriented Design and Formal Methods. In: Proceedings of FASE at ETAPS 02. Hrsg.: R.-D. Kutsche, H. Weber. Grenoble, France, 08.-12.04.2002, Springer Verlag, LNCS 2306, 2002, S. 327-330.
T. Baar: Executable and Symbolic Conformance Tests for Implementation Models. In: Proceedings, Advances in Object-Oriented Information Systems, OOIS 2002. Hrsg.: J.-M. Bruel, Z. Bellahsene. Montpellier, France, 02.-05.09.2002, Springer Verlag, LNCS 2426, 2002, S. 231-234.
T. Baar: Über die Semantikbeschreibung OCL-artiger Sprachen. Dissertation, Universität Karlsruhe, 2002.
M. Giese: Proof Search Without Backtracking for Free Variable Tableaux. Dissertation, Universität Karlsruhe, 2002.
M. Giese: A Model Generation Style Completeness Proof for Constraint Tableaux with Superposition. In: Proceedings of the International Conference on Automated Reasoning with Analytic Tableaux and Related Methods. Hrsg.: U. Egly, C. Fermüller. Copenhagen, Denmark, 30.07.-01.08.2002, Springer Verlag, LNCS 2381, 2002, S. 130-144.
J.-B. Goyeau: Ein Wrapper-Verfahren zur Merkmalsselektion mit Mutual Information bei musikalischen Klassifikationsproblemen. Diplomarbeit, 2002.
R. Hafner: Reinforcement Lernen in einem mobilen Roboter. Diplomarbeit, 2002.
S. Jain, W. Menzel, F. Stephan: Classes with Easily Learnable Subclasses. In: Proceedings of the 13th Conference on Algorithmic Learning Theory ALT 2002. Hrsg.: N. Cesa-Bianchi, M. Numao, R. Reischuk. Lübeck, November 2002, Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science 2533, 2002, S. 218-232.
A. Merke, R. Schoknecht: A Necessary Condition of Convergence for Reinforcement Learning with Function Approximation. In: Proceedings of the 19th International Conference on Machine Learning. Sydney, Australia, 08.-12.07.2002, S. 411-418.
T. Noll, J. Garbers, K. Höthker, C. Spevak, T. Weyde: Opuscope - Towards a Corpus-Based Music Repository. In: Proceedings of the 3rd International Conference on Music Information Retrieval. Paris, France, 13.-17.10.2002, S. 291-292.
J. Pahle: Eine hybride Methode zur Simulation biochemischer Vorgänge. Diplomarbeit, 2002.
T. Ragg, W. Menzel, W. Baum, M. Wigbers: Bayesian learning for sales rate prediction for thousands of retailers. In: Neurocomputing 43, Elsevier Science B.V., 2002, S. 127-144.
T. Ragg, F. Padberg, R. Schoknecht: Applying Machine Learning to Solve an Estimation Problem in Software Inspections. In: Proceedings of the 12th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN). Madrid, Spain, 27.-30.08.2002, Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science 2415, 2002, S. 516-521.
R. Schoknecht, M. Riedmiller: Speeding-up Reinforcement Learning with Multi-Step Actions. In: Proceedings of the 12th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN). Madrid, Spain, 27.-30.08.2002, Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science 2415, 2002, S. 813-818.
C. Spevak, B. Thom, K. Höthker: Evaluating Melodic Segmentation. In: Proceedings of the 2nd Conference on Music and Artificial Intelligence, ICMAI '02. Edinburgh, Scotland, UK, 12.-15.09.2002, S. 168-182.
M. Steelandt: Erweiterung des Grouper-Algorithmus von Temperley auf allgemeine musikalische Merkmale. Diplomarbeit, 2002.
B. Thom, C. Spevak, K. Höthker: Melodic segmentation: evaluating the performance of algorithms and musical experts. In: Proceedings of the International Computer Music Conference. Gothenburg, Sweden, 16.-21.09.2002, S. 65-72.

2001

N. M. Afonso: Reglerentwurf für ein reales dynamisches System mittels Reinforcement Lernen. Diplomarbeit, 2001.
T. Baar, B. Beckert, P. H. Schmitt: An Extension of Dynamic Logic for Modelling OCL's @pre Operator. In: Proceedings of the Fourth Andrei Eshov International Conference. Perspectives of System Informatics, Novosibirsk, Russland, 02.-06.07.2001,Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science 2244, 2001, S. 47-54.
M. Giese: Incremental Closure of Free Variable Tableaux. In: Proceedings, International Joint Conference on Automated Reasoning. Hrsg.: R. Goré, A. Leitsch, T. Nipkow. Siena, Italia, 18.-22.06.2001, Springer Verlag, LNCS 2083, 2001, S. 545-560.
M. Giese: Model Generation Style completeness proofs for Constraint Tableaux with Superposition. Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik, Interner Bericht, Nr. 2001-20, 2001.
B. Hemminger, A. Hoffmann, A. Schröder, M. Szymanski: Einführung in Support-Vector Machines. Seminararbeiten am Institut für Logik, Komplexität und Deduktionssysteme, Universität Karlsruhe.
K. Höthker, D. Hörnel, C. Anagnostopoulou: Investigating the Influence of Representations and Algorithms in Music Classification. In: Pattern Processing in Music Analysis and Creation, Special Issue of Journal: Computers and the Humanities, Band 35, 2001, S. 65-79.
M. Jachimowicz: Parameter adaptation and diversity management in an evolutionary algorithm for scheduling problems. Diplomarbeit, 2001.
M. Lauer: A Mixture Approach to Novelty Detection Using Training Data with Outliers. In: Proceedings of the Twelfth European Conference on Machine Learning, Freiburg, 03.-07.09.2001, S. 300-311.
A. Merke, M. Riedmiller: A Reinforcement Learning Way to Robotic Soccer II. In: RoboCup-2001: Robot Soccer World Cup V. Hrsg.: A. Birk, S. Coradeschi, S. Tadokoro. Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science, 2001, S. 323-328.
T. Ragg: Bayesian Leaning and Evolutionary Parameter Optimization. In: KI 2001: Advances in Artificial Intelligence. Hrsg.: F. Baader, G. Brewka, T. Eiter. Künstliche Intelligenz 2001, Wien, Österreich, 19.-21.09.2001, Springer Verlag, Lecture Notes in Artificial Intelligence 2174, 2001, S. 48-62.
T. Ragg: Building Committees by Clustering Models Based on Pairwise Similarity Values. In: Machine Learning: European Conference on Machine Learning. Hrsg.: L. de Raedt, P. Flach. ECML 2001, Freiburg, 04.-07.09.2001, Springer Verlag, Lecture Notes in Artificial Intelligence 2167, 2001, S. 406-418.
T. Ragg: Finding Committee Solutions by Clustering Models in Function Space. In: Proceedings of the 33rd Symposium on the Interface of Computing Science and Statistics, Costa Mesa, CA, USA, 13.-16.06.2001, auf CD-ROM.
M. Riedmiller, A. Moore, J. Schneider: Reinforcement Learning for Cooperating and Communicating Reactive Agents in Electrical Power Grids. In: Balancing Reactivity and Social Deliberation in Multi-agent Systems. Hrsg.: M. Hannebauer, J. Wendler, E. Pagello. Springer Verlag, LNAI 2103, 2001, S. 137-149.
R. Schoknecht: Hierarchical Reinforcement Learning with Multi-step Actions. In: Proceedings, Workshop on Hierarchy and Memory in Reinforcement Learning, 18th International Conference on Machine Learning, Williams College, Williamstown, Massachusetts, USA, 28.06.2001, www-anw.cs.umass.edu/~ajonsson/icml/papers.html.
R. Schoknecht, M. Riedmiller: Using Multi-step Actions for Faster Reinforcement Learning. In: Proceedings of the 5th European Workshop on Reinforcement Learning, Utrecht, Niederlande, 05.-06.10.2001, S. 44-45.

2000

W. Ahrendt, T. Baar, B. Beckert, M. Giese, E. Habermalz, R. Hähnle, W. Menzel, P. H. Schmitt: The KeY Approach: Integrating Object Oriented Design and Formal Verification. In: Proceedings, 8th European Workshop on Logics in Artificial Intelligence (JELIA). Hrsg.: M. Ojeda-Aciego, I. de Guzman, P. Brewka, L. Pereira, Malaga, Spanien, 29.9.-2.10.2000, Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science, Band 1919, 2000, S. 21-36.
T. Baar: Experiences with the UML/OCL-Approach in Practice and Strategies of Overcome Deficiencies. In: Tagungsband Net.ObjectDays2000. Hrsg.: Net.ObjectDays-Forum, Erfurt, 9.-12.10.2000, S. 192-201.
T. Baar, R. Hähnle, T. Sattler, P. H. Schmitt: Entwurfsmustergesteuerte Erzeugung von OCL-Constraints. In: Informatik 2000, 30. Jahrestagung der Gesellschaft für Infomatik. Hrsg.: K. Mehlhorn, G. Snelting, Berlin, 19.-22.9.2000, Springer Verlag, 2000, S. 389-404.
D. Berger: Automatic Structure Selection of Learning Machines. Diplomarbeit, 2000.
S. Buck, M. Riedmiller: Learning situation dependent sucess rates of actions in a robocup scenario. In: Proceedings of PRICAI '00, Melbourne, Australien, 28.8.-3.9.2000, S. 809.
T. Dehoust: Hybrides Optimierungsverfahren basierend auf linearer Programmierung und lokaler Suche für die Variantenfließfertigung. Diplomarbeit, 2000.
M. Giese: A First-Order Simplification Rule with Constraints. In: 3rd International Workshop on First-Order Theorem Proving (FTP), TR 5/2000 University of Koblenz. Hrsg.: P. Baumgartner, H. Zhang, St. Andrews, Schottland, UK, 3.-7.7.2000, S. 113-121.
M. Giese: Proof Search without Backtracking using Instance Streams, Position Paper. In: 3rd International Workshop on First-Order Theorem Proving (FTP), TR 5/2000, University of Koblenz. Hrsg.: P. Baumgartner, H. Zhang, St. Andrews, Schottland,UK, 3.-7.7.2000, S. 227-228.
E. Habermalz: Ein dynamisches automatisierbares interaktives Kalkül für schematische theoriespezifische Regeln. Dissertation, Universität Karlsruhe, 2000.
E. Habermalz: Interactive Theorem Proving with Schematic Theory Specific Rules. Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik, Interner Bericht, Nr. 2000/19, 2000.
D. Hörnel: Lernen musikalischer Strukturen und Stile mit neuronalen Netzen. Dissertation, Universität Karlsruhe, 2000.
D. Hörnel, K. Höthker: Künstl(er)i(s)che Neuronale Netze lernen Musikstile. In: Grenzgänge - Übergänge: Musikwissenschaft im Dialog. Bericht über das 13. Internationale Symposium des DVSM (Dachverband der Studierenden der Musikwissenschaft). Hrsg.: A. Erben, C. Gresser, A. Stollberg, Frankfurt am Main, 15.-18.10.1998, Hamburg: von Bockel Verlag, 2000, S. 19-50.
K. Höthker, D. Hörnel: Harmonizing in Real-Time with Neural Networks. In: Proceedings of the International Computer Music Conference, Berlin, 27.8.-1.9.2000, S. 527-530.
M. Lauer: Verteiltes Reinforcement-Learning mit unvollständiger Information. Diplomarbeit, 2000.
M. Lauer, M. Riedmiller: An algorithm for distributed reinforcement learning in cooperative multi-agent systems. In: Proceedings of International Conference on Machine Learning, ICML '00, Stanford, CA, USA, 29.6.-2.7.2000, S. 535-542.
D. Meier: Weiterentwicklung neuronaler Reinforcement Lernverfahren am Beispiel Robocup. Diplomarbeit, 2000.
W. Menzel: Neuronale Netze zur Prognose von Finanzzeitreihen und Absatzzahlen. In: Datamining und Computational Finance. Hrsg.: G. Bol, G. Nakhaeizadeh, K.-H. Vollmer, Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge, Band 174, Physica-Verlag, Heidelberg,2000, S. 95-114.
T. Ragg: Problemlösung durch Komitees neuronaler Netze. Dissertation, Universität Karlsruhe, 2000.
T. Sattler: Einbindung formaler Constraints in UML Spezifikationen. Diplomarbeit, 2000.
R. Schoknecht, M. Spott, M. Riedmiller: FYNESSE: A new architecture for sequential decision problems. In: VDI Berichte 1526, Computational Intelligence, Baden-Baden, 11.-12.5.2000, S. 109-118.

1999

C. Anagnostopoulou, D. Hörnel, K. Höthker: Investigating the Influence of Representations and Algorithms in Music Classification. In: Proceedings of AISB '99 Symposium on Musical Creativity, Edinburgh, UK, 1999, S. 35-41.
S. Buck: Lernen und Handeln in autonomen Multi-Agenten Systemen am Beispiel RoboCup. Diplomarbeit, 1999.
S. Dilger: Informationsmanagement in verteilten Systemen am Beispiel RoboCup. Diplomarbeit, 1999.
R. Ehrmann: Selbständiges Strategielernen bei Mehragentensystemen am Beispiel RoboCup. Diplomarbeit, 1999.
T. Gaul, M. Spott, M. Riedmiller, R. Schoknecht: Fuzzy-Neuro-Controlled Verified Instruction Scheduler. In: Proceedings of the North American Fuzzy Information Processing Society, NAFIPS '99, New York, USA, 1999, S. 869-873.
S. Gutjahr: Optimierung Neuronaler Netze mit der Bayes'schen Methode. Dissertation, Universität Karlsruhe, 1999.
D. Hörnel, F. Olbrich: Comparative Style Analysis with Neural Networks. In: Proceedings of the International Computer Music Conference, Beijing, China, 1999, S. 433-436.
U. Klotz: Verteiltes Reinforcement Learning zur Lösung von Scheduling Problemen. Diplomarbeit, 1999.
U. Köpping: Prediction of branch coverage with application to filtering of test cases for integrated circuits. Master thesis, Colorado State University, USA, 1999.
W. Menzel, F. Stephan: Topological Aspects of Numberings. Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik, Interner Bericht Nr. 15, 1999. Eingereicht bei ´Information and Computation'.
A.L. Merke: Reinforcement Lernen in Multi-Agenten Systemen. Diplomarbeit, 1999.
F. Olbrich: Vergleichende Stilanalyse mit neuronalen Netze. Diplomarbeit, 1999.
S. Riedmiller, M. Riedmiller: A neural reinforcement learning approach to learn local dispatching policies in production scheduling. In: Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence, ICJAI '99, Stockholm, Schweden, 1999, S. 1074-1079.
J. Schneider, W. Wong, A. Moore, M. Riedmiller: Distributed Value Functions. In: Proceedings of the International Conference on Machine Learning, Bled, Slovenia, 1999, S. 371-378.
R. Schoknecht and M. Riedmiller: Using Reinforcement Learning For Engine Control. International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) 99, Edinburgh, 1999, S. 329-334.
R. Schoknecht, M. Spott, F. Liekweg, M. Riedmiller: Search Space Reduction for Strategy Learning in Sequential Decision Processes. In: Proceedings of the 6th International Conference on Neural Information Processing, ICONIP '99, Perth, Australia, 1999, S. 148-153.
C. Schumm: Parallele genetische Algorithmen zur multikriteriellen Optimierung von Schedulingproblemen. Diplomarbeit, 1999.
M. Spott, R. Schoknecht, M. Riedmiller: Approaches for the integration of a priori knowledge into an autonomously learning control architecture. In: Tagungsband, EUFIT '99, Aachen, 1999, auf CD-ROM.

1998

T. Burkhardt: Effiziente evolutionäre Verbesserungsstrategien für komplexe Schedulingprobleme. Diplomarbeit, 1998.
S. Gutjahr: Improving the Determination of the Hyperparameters in Bayesian Learning. In: Proceedings of the 9th Australian Conference on Neural Networks (ACNN '98). Hrsg.: T. Downs, M. Frean, M. Gallagher, Brisbane, Australien, 1998, S. 114-118.
S. Gutjahr, A. Diekmann: Prediction of the Euro-Dollar Future Using Neural Networks - A Case Study for Financial Time Series Prediction. In: Proceedings of the International Symposium on Intelligent Data Engineering and Learning (IDEAL '98), Hongkong, 1998.
D. Hörnel: MELONET I: Neural Nets for Inventing Baroque-Style Chorale Variations. In: Advances in Neural Information Processing, Band 10, NIPS '97, Denver, CO, USA, 1998.
D. Hörnel, K. Höthker: A Learn-Based Environment for Melody Completion. In: Proceedings of the XII Colloquium on Musical Informatics, Gorizia, Italien, 1998, S. 121-124.
D. Hörnel, W. Menzel: Learning Musical Structure and Style with Neural Networks. In: Computer Music Journal, Band 22, Heft 4, 1998, S. 44-62.
M.K. Kowalewski: Dekompositionstechniken für komplexe Schedulingprobleme. Diplomarbeit, 1998.
W. Menzel: Problem Solving with Neural Networks. In: Intelligence and Artificial Intelligence - An Interdisciplinary Debate. Hrsg.: U. Ratsch, M.M. Richter, I.-O. Stamatescu, Springer-Verlag, Heidelberg, 1998, S. 162-177 (gzipped postscript, 116k)
T. Ragg, S. Gutjahr: Neural Network Optimization through searching guided by stochastic methods. In: Proceedings, Eufit '98, Aachen, 1998, S. 245-249.
T. Ragg, S. Gutjahr: Optimizing the Evidence - with an application to Time Series Prediction. In: Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks, Skövde, Schweden, 1998, S. 275-280.
M. Riedmiller: High Quality Thermostat Control by Reinforcement Learning - A Case Study. In: Proceedings of the CONALD '98 Workshop, CMU, Pittsburgh, Pennsylvania, USA, 1998.
M. Riedmiller: Reinforcement learning without an explicit terminal state. In: Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN '98, Anchorage, Alaska, 1998, auf CD-ROM.
M. Riedmiller and R. Schoknecht: Self-learning controllers in automotive applications (in german). In: Proceedings of VDI/GMA 1381, Berlin, 1998.
M. Riedmiller, R. Schoknecht: Einsatzmöglichkeiten selbständig lernender neuronaler Regler im Automobilbereich. In: VDI Berichte 1381, Berlin, 1998, S. 259-275.
M. Riedmiller, M. Spott: Improving a priori Control Knowledge by Reinforcement Learning. In: Proceedings of the Fuzzy-Neuro Workshop, München, 1998, S. 146-153.
H.M. Sa: Ökonometrische Verfahren und neuronale Netze am Beispiel der Zinsprognose. Diplomarbeit, 1998.
A. Sandner: Dekompositionstechniken für Supply Network Planning. Diplomarbeit, 1998.
K. Santa, M. Mews, M. Riedmiller: A Neural Approach for the Control of Piezoelectric Micromanipulation Robots. In: Journal of Intelligent and Robotic Systems, Volume 22, 1998, S. 351-374.
R. Schoknecht, M. Spott, and M. Riedmiller: Design of self-learning controllers using FYNESSE (in german). In: Fuzzy Karlsruhe '98, Karlsruhe, 1998.

1997

K. Bartlmae: Multi-Task Lernen bei neuronalen Netzen zur Aktienkursprognose. Diplomarbeit, 1997.
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F. Bulling: Entwurf und Realisierung eines Genetischen Algorithmus zur Erzeugung von 3-D-Modellen aus 2.5-D-Oberflächendarstellungen. Diplomarbeit, 1997.
D. Hörnel, P. Degenhardt: A Neural Organist improvising baroque-style melodic variations. In: Proceedings of the International Computer Music Conference, Thessaloniki, Griechenland, 1997, S. 430-433.
H. Hofmann: Optimierung von MLP-Netzen mittels Reinforcement-Lernen und Evolution. Diplomarbeit, 1997.
C. Nautze: Bayes'sches Lernen bei neuronalen Netzen. Diplomarbeit, 1997.
T. Ragg, H. Braun, H. Landsberg: A Comparative Study of Neural Network Optimization Techniques. In: Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms 1997, Norwich, UK, Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science, 1997, S. 343-347.
T. Ragg, S. Gutjahr: Automatic Determination of Optimal Network Topologies based on Information Theory and Evolution. In: IEEE, Proceedings of the 23rd EUROMICRO Conference 1997, Budapest, Ungarn, 1997, S. 549-555.
T. Ragg, S. Gutjahr: Building High Performant Classifiers by Integrating Bayesian Learning, Mutual Information and Committee Techniques - A Case Study in Time Series Prediction. In: Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks 1997, Lausanne, Schweiz, Springer Verlag, Lecture Notes in Computer Science, 1997, S. 1023-1028.
M. Riedmiller: Generating continuous control signals for reinforcement controllers using dynamic output elements. In: Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks, ESANN '97, Bruges, Belgien, 1997, S. 237-242.
M. Riedmiller, M. Spott, J. Weisbrod: First Results on the Application of the Fynesse Control Architecture. In: Proceedings of the IEEE 1997 International Aerospace Conference, Aspen, Colorado, USA, 1997, S. 421-434.
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A. Stahlberger, M. Riedmiller: Fast network pruning and feature extraction by removing complete units. In: Proceedings, Advances in Neural Information Processing Systems 9, Denver, USA, 1996. Hrsg.: M. Jordan, 1997.
M.-A. Sujan: Informationstheoretische und fehlertolerante neuronale Lernverfahren. Diplomarbeit, 1997.

1996

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D.C. Gherman: Objektorientierte Optimierung bei der Zuordnung von 2D-NOESY NMR-Spektren. Diplomarbeit, 1996.
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A. Stahlberger: Ein Verfahren zum Ausdünnen neuronaler Netze - Verbesserungen und neue Ansätze. Diplomarbeit, 1996.
M. Wigbers: Neuronale Regelung eines Ottomotors. Diplomarbeit, 1996.

1995

J. Berdux: Modellierung und Analyse zeitkontinuierlicher rückgekoppelter künstlicher neuronaler Netze. Diplomarbeit, 1995.
H. Braun, J. Feulner, T. Ragg: Improving Temporal Difference Learning for Deterministic Sequential Decision Problems. In: Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks - ICANN '95, Paris, Frankreich, 1995, S. 117-122.
H. Braun, M. Hoehfeld, K.H. Preut: Optimierung von Neuro-Fuzzy Netzwerken mit evolutionären Strategien. In: Proceedings of the 3rd Workshop Fuzzy-Neuro-Systeme '95, GI Tagung, Darmstadt, 1995, S. 365-372.
H. Braun, D. Koll, M. Riedmiller: Massively Parallel Training of Multi Layer Perceptrons with Irregular Topologies. In: Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms - ICANNGA '95, Ales, Frankreich, Springer Verlag, 1995, S. 293-296.
H. Braun, J. Schäfer: Optimizing Classifiers for Handwritten Digits by Genetic Algorithms. In: Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms - ICANNGA '95, Ales, Frankreich, Springer Verlag, 1995, S. 10-13.
A.M. Breidohr: Reinforcement Lernverfahren am Beispiel des zweigliedrigen inversen Pendels. Diplomarbeit, 1995.
H. Christophel: Optimierung neuronaler Bewertungsmodelle mit Hilfe von TD-Lernen und Evolution. Diplomarbeit, 1995.
A. Hallauer: Erlernen von Spielstrategien mit Neuronalen Netzen anhand von Mühle. Diplomarbeit, 1995.
M. Hammer, R. Lange, R. Malaka: A Comparative Study of Real-Time Models for Classical Conditioning. In: Learning and Memory: Proceedings of the 23rd Göttingen Neurobiology Conference. Hrsg.: N. Elser, R. Menzel, Band 1, Thieme Verlag, 1995, S. 74.
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