Methodology for assessing the moisture content of historic brick masonry using machine learning

The subject of the paper is an original two-stage methodology for assessing the moisture content of historic brick walls using machine learning. The first stage includes the creation of a dataset from the results of experimental and archival research carried out in selected historic buildings. Stage two considers the generation of a model based on the dataset and the indicated machine learning algorithms. The reliability and practical suitability of the methodology was verified by an example of its application.

---

Przedmiotem artykułu jest oryginalna dwuetapowa metoda oceny wilgotności zabytkowych murów ceglanych z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Etap pierwszy obejmuje utworzenie zbioru danych z rezultatów badań doświadczalnych i archiwalnych przeprowadzonych w wytypowanych budynkach zabytkowych. Etap drugi uwzględnia wygenerowanie modelu na podstawie zbioru danych oraz wskazanych algorytmów uczenia maszynowego. Wiarygodność i przydatność praktyczną metody zweryfikowano przykładem jej zastosowania.