Applying Logistic Regression with Elastic Net and PCA to Determine the Objects Location in EIT
Fragment książki (Rozdział monografii pokonferencyjnej)
MNiSW
20
Poziom I
| Status: | |
| Autorzy: | Król Krzysztof, Rymarczyk Tomasz, Kozłowski Edward, Niderla Konrad |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Wersja dokumentu: | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Strony: | 56 - 60 |
| Scopus® Cytowania: | 1 |
| Bazy: | Scopus |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | TAK |
| Nazwa konferencji: | 2023 International Interdisciplinary PhD Workshop |
| Skrócona nazwa konferencji: | IIPhDW 2023 |
| URL serii konferencji: | LINK |
| Termin konferencji: | 3 maja 2023 do 5 maja 2023 |
| Miasto konferencji: | Wismar |
| Państwo konferencji: | NIEMCY |
| Publikacja OA: | NIE |
| Abstrakty: | angielski |
| The article presents the application of logistic regression with Principal Components Analysis (PCA) and elastic net to find the localisation location in Electrical Impedance Tomography (EIT). The team's main focus was the use of machine learning algorithms in electrical tomography for object detection in a tank. Tomographic methods represent a dimensional image of the inside of the space rather than the individual points of the section under study. The study showed that the choice of the logistic regression method significantly affects the accuracy of the obtained results. For research purposes, specially designed numerical models were used. |
