Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
140
Lista 2021
Status:
Autorzy: Rymarczyk Tomasz, Król Krzysztof, Kozłowski Edward, Wołowiec Tomasz, Cholewa-Wiktor Marta, Bednarczuk Piotr
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2021
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 23
Wolumen/Tom: 14
Numer artykułu: 8081
Strony: 1 - 34
Web of Science® Times Cited: 13
Scopus® Cytowania: 14
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 2 grudnia 2021
Abstrakty: angielski
This paper presents an application for the monitoring of leaks in flood embankments by reconstructing images in electrical tomography using logistic regression machine learning methods with elastic net regularisation, PCA and wave preprocessing. The main advantage of this solution is to obtain a more accurate spatial conductivity distribution inside the studied object. The described method assumes a learning system consisting of multiple equations working in parallel, where each equation creates a single point in the output image. This enables the efficient reconstruction of spatial images. The research focused on preparing, developing, and comparing algorithms and models for data analysis and reconstruction using a proprietary electrical tomography solution. A reliable measurement solution with sensors and machine learning methods makes it possible to analyse damage and leaks, leading to effective information and the eventual prevention of risks. The applied methods enable the improved resolution of the reconstructed images and the possibility to obtain them in real-time, which is their distinguishing feature compared to other methods. The use of electrical tomography in combination with specific methods for image reconstruction allows for an accurate spatial assessment of leaks and damage to dikes.