Fey, GörschwinGörschwinFey1325967090000-0001-6433-6265Plambeck, SwantjeSwantjePlambeck2026-05-182026-05-182026Shaker 978-3-8191-0720-7: (2026)978-3-8191-0662-0978-3-8191-0720https://hdl.handle.net/11420/63157This thesis addresses the challenge of identifying interpretable models for cyber-physical systems. Data-driven identification leverages observed data to automatically construct models that capture the underlying behavior of systems. The work explores a progression of methods, ranging from classical automata learning and extensions of decision trees, to novel algorithms for hybrid automata learning. Empirical evaluations demonstrate the effectiveness and complementarity of the proposed methods, showcasing their ability to address a wide range of modeling challenges in discrete and hybrid systems.Diese Arbeit befasst sich mit der Herausforderung, interpretierbare Modelle für cyber-physische Systeme zu identifizieren. Dabei nutzt die datengesteuerte Identifizierung Beobachtungsdaten, um automatisch Modelle zur Erfassung des zugrundeliegenden Systemverhaltens zu erstellen. Die Arbeit untersucht eine Reihe von Methoden, die vom klassischen Automatenlernen über Erweiterungen von Entscheidungsbäumen bis hin zu neuartigen Algorithmen für das hybride Automatenlernen reichen. Empirische Auswertungen belegen die Wirksamkeit und Komplementarität der vorgeschlagenen Methoden und zeigen, dass diese in der Lage sind, ein breites Spektrum an Modellierungsherausforderungen in diskreten und hybriden Systemen zu bewältigen.enhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Cyber-Physical SystemsModel LearningDecision TreesAutomata LearningHybrid SystemsTechnology::629: Other Branches::629.8: Control and Feedback Control SystemsComputer Science, Information and General Works::006: Special computer methods::006.3: Artificial Intelligence::006.31: Machine LearningNatural Sciences and Mathematics::519: Applied Mathematics, ProbabilitiesDoctoral Thesishttps://doi.org/10.15480/882.17166https://www.shaker.de/de/site/content/shop/index.asp?lang=de&ID=8&ISBN=978-3-8191-0720-710.15480/882.17166Travé-Massuyès, LouiseLouiseTravé-Massuyès