Maya hücrelerinin büyüme eğrisinin akıllı sistemler ile modellenmesi
Modelling of growth curve of maya cells with smart systems
- Tez No: 539239
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Anfis, fuzzy logic, Saccharomyces cerevisiae, Adaptive network-based fuzzy inference, growth curve, Artificial neural networks
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Bu çalışmada gıda sektöründe yaygın bir şekilde kullanılan Saccharomyces cerevisiae maya hücresinin üreme eğrisinin yapay sinir ağları (YSA), uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım (ANFİS) ve bulanık mantık kullanılarak modellenmesi amaçlanmıştır. YSA modelinin tasarımı aşamasında üreme zamanı giriş değişkeni olarak belirlenirken, saatlik hücre sayıları çıkış değişkeni olarak belirlenmiştir. Deneysel verilerin 144 tanesi modelin eğimi için kullanılırken, 48 tanesi eğitilmiş modelin test edilmesi için kullanılmıştır. ANFIS modelinin tasarımı için üreme zamanı ve hücre sayıları birlikte giriş değişkeni olarak belirlenmiştir. Tüm öğrenme algoritmaları denenerek ortaya çıkan en iyi korelasyonun 300 epoch olarak eğitilmiştir. Deneysel verilerin 168 tanesi modelin eğimi için kullanılırken, 24 tanesi eğitilmiş modelin test edilmesi için kullanılmıştır. Bulanık Mantık (Fuzzy Logic) modelinde, giriş üyelik fonksiyonları zaman, çıkış üyelik fonksiyonları için hücre sayıları kullanılmıştır. Zaman aralıkları ve hücre sayılarından oluşan üyelik fonksiyonlarını, sezgisel olarak en iyi sonuc vereceği düşünülen aralıklara yerleştirilmiştir. Deneysel verilerileride gözönünde bulundurarak, modelin kuralları belirlenmiştir. Belirlenen kurallar çerçevesinde tüm üyelik fonksiyonlarından çıkış verileri elde edilmiş olup kayıt altına alınmıştır. Geliştirilen modeller için hem eğitim hem de test verilerinde yüksek uyum göstermiştir (R2=0,996-0,999 RMS=0,32-0,87 MAPE=1,80-6,13). Ayrıca YSA modellerinden elde edilen matematiksel model parametreleri yazılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, it is aimed to model the growth curve of Saccharomyces cerevisiae yeast cell, which is widely used in food industry, using artificial neural networks (ANN), adaptive network based fuzzy inference (ANFIS) and fuzzy logic. At the design stage of ANN model, the growth time was determined as an input variable, while the cell numbers per hour were determined as an output variable. 144 experimental data were used for the training of the model while 48 were used for testing the trained model. For designed ANFIS model, growth time and cell numbers were determined as an input variable. All the training algorithms are tested and the best correlation is found for 300 epoch. While 168 of the experimental data were used for the training of the model, the 24 trained model were used for testing. The same input and output parameters were used for the fuzzy logic model. The membership functions, which consist of the growth time and cell numbers per hour, are intuitively placed at intervals considered to be the best result. Considering the experimental data, the rules of the model were determined. Output data from all membership functions have been obtained within the framework of the determined rules and recorded. It is found that a high level corelation for training and testing data in the developed models (R2=0,996-0,999 RMS=0,32-0,87 MAPE=1,80-6,13). In addition, mathematical model parameters obtained from ANN models were written.
Benzer Tezler
- Characterization of a salt-resistant Saccharomyces cerevisiae mutant
Tuza dirençli Saccharomyces cerevisiae mutantının karakterizasyonu
SEÇİL ERBİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GUENTER CLAUS
PROF. DR. ZEYNEP PETEK ÇAKAR
- Melas katılan ve ağır metal kirliliği içeren atıksularda çeşitli türdeki maya hücrelerinin büyüme kinetiğinin ve hücrelerdeki metal biyobirikiminin irdelenmesi
Investigation of the growth kinetics and heavy metal bioaccumulation of some yeasts growing in molasses added waste waters containing heavy metal ions
ÜNSAL AÇIKEL
Doktora
Türkçe
2003
Kimya MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRİYE AKSU
- Identification and characterization of nickel tolerance genes in beta maritima
Beta maritima bitkisinde nikel tolerans genlerinin tanımlanması ve karakterizasyonu
GÖNENSİN OZAN BOZDAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Biyolojiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. H. ÇAĞLAR KARAKAYA
- Establishment of an experimental system to study p53 effects in Saccharomyces cerevisiae
p53 proteinin Saccharomyces cerevisiae mayasındaki etkilerini incelemek için deney sisteminin oluşturulması
TUBA DİNÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZTÜRK
- Fabrication of microfluidic devices for yeast culturing
Maya kültürlenmesi için mikroakışkan cihazların üretimi
SEVDE ÜÇPINAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Kimya MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEFİKA KUTLU ÜLGEN
DOÇ. DR. ŞENOL MUTLU