Geri Dön

Süt sığırlarında mastitisin bazı yapay zeka yöntemleri kullanılarak erken dönemde tespiti

Early detection of dairy cattle mastitis by using some artificial intellegence methods

  1. Tez No: 315853
  2. Yazar: NAZİRE MEMMEDOVA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL KESKİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: ANFIS, Bulanık Mantık, Somatik Hücre Sayısı, Subklinik Mastitis, Süt sığırı, SVM, Yapay Sinir Ağları, Yapay Zeka, ANFIS, Artificial İntelligence, Dairy Cattle, Fuzzy Logic, Neural Network, Somatic Cell Count, Subclinic Mastitis, SVM
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 154

Özet

Yapay zeka; insan gibi düşünen, karar verebilen, yani insanı model alarak tahmin etme, sınıflandırma gibi problemleri çözmeyi amaçlayan bir bilim dalı haline gelmiştir.Bu çalışmada hayvancılığın önemli bir sorunu olan subklinik mastitisin otomatik sağım sistemi kullanılan bir işletmede yetiştirilen Siyah Alaca sığırlarda yapay zeka yöntemleri kullanılarak tespit edilmesi amaçlanmıştır. Giriş verisi olarak laktasyon sırası, süt verimi, elektrik iletkenliği, ortalama sağım süresi ve kontrol mevsimi gibi mevcut bilgiler kullanılmıştır. Çıkış verisi olarak 15 aylık süre boyunca ayda bir alınan süt örneklerinden hesaplanmış somatik hücre sayısı ele alınmış ve buna istinaden hayvanın sağlıklı ve ya subklinik mastitisli olduğuna karar verilmiştir.Çalışmada, yapay zeka kavramı, bulanık mantık, yapay sinir ağları, bulanık arayüzlü yapay sinir ağları (ANFIS), destek vektör makineleri (SVM) yöntemleri detaylı olarak incelenmiş, modellemeler yapılmış, en iyi yöntem seçilmiştir. Uygulanan dört model sonucunda bulanık manık modelinde hassaslığın % 82, belirliliğin % 74, hatanın ise % 60 olduğu görülmüştür. Yapay sinir ağı modelinde bu değerler uygun olarak, % 80, % 91, % 64, ANFIS modelinde % 55, % 91, % 35, SVM modelinde ise % 89, % 92, % 50 olduğu görülmektedir.

Özet (Çeviri)

Artificial Intelligence techniques have been developed to establish models which run like humans. These techniques based on prediction, classification and etc..In this study the important problem of animal science; subclinic mastitis detection by the artificial intelligence methods in Holstein cattle, milking by automatic milking system is aimed. As input variables are used the existing traits as lactation rank, milk yield, electrical conductivity, average milking duration and control season. The output variable is somatic cell counts obtained from milk samples collected monthly in 15 months of control period. Based on somatic cell counts the cattle are decided healthy or infected.In this thesis, artificial intelligence concept, fuzzy logic, neural network, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS), support vector mechines (SVM) methods are studied in detail, the models are constructed and the best method is chosen. As the result of application of four models there are found 82 % sensitivity, 74 % specificity, 60 % error in fuzzy logic model. These rates in neural network, ANFIS and SVM models are found 80 %, 91 %, 64 %; 55 %, 91 %, 35 % and 89 %, 92 %, 50 %, respectively.

Benzer Tezler

  1. Süt sığırlarında bazı meme özellikleri ile sütteki somatik hücre sayısı arasındaki ilişki

    The relationships between some udder traits of dairy cows and somatic cell count

    ELİF TOPAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    ZiraatTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET REFİK ÖNAL

  2. Sığırlarda mastitisin teşhisinde mikrobiyolojik kültür ve çiftlik- kültür yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of microbiological culture and farm-culture methods for diagnosis of mastitis in cattles

    HALİD TEKKAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MikrobiyolojiHarran Üniversitesi

    Mikrobiyoloji (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN YAŞAR TEL

  3. Siyah alaca sığırlarda mastitise etki eden faktörlerin lojistik regresyon analizi ile tespiti

    Determination of factors affecting mastitis in holstein cattle by logistic regression analysis

    BÜŞRA KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatSelçuk Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL KESKİN

  4. İzmir , Manisa ve Aydın yörelerindeki süt sığırcılığı işletmelerinde , sağıma ilişkin mekanizasyon düzeyinin saptanması

    Başlık çevirisi yok

    SELÇUK YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    ZiraatEge Üniversitesi

    Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAUF UÇUCU