Feature selection for leaf diseases detection using optimization algorithms
Yayılmacı rekabetçi algoritmasını kullanarak bitki yaprak hastalıklarının belirlenmesi
- Tez No: 597382
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NECİP GÖKHAN KASAPOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları (YSA), öznitelik seçimi, yayılmacı rekabetçi algoritması (YRA), sezgisel yöntemler, parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO), bitki yaprak hastalıklarının tanınması, Artificial neural network (ANN), feature selection, imperialist competitive algorithm (ICA), meta-heuristic, particle swarm optimization (PSO), plant leaf disease recognition
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Modern bilgisayar bilimi ve makine öğrenmesi teknikleri son yıllarda giderek daha önemli ve kullanışlı hale gelmiştir. Yapay zekanın en ileri teknikleri, sağlık, askeri ve tarım alanları gibi yaşamın farklı yönlerinde insanlığa yardımcı olmaktadır. Bununla birlikte, bitki yaprak hastalıklarının tespitinde mevcut çözümler tamamen çiftçilerin ve ziraat mühendislerinin görsel incelemesine dayanmaktadır. Bu çok yavaş bir yöntem olduğundan, maliyeti çok yüksektir, çünkü çok sayıda personel gerektirir ve çok sayıda bitkinin hastalanması riskini taşır. Bu tezde, bitki yaprakları üzerindeki hastalıkların yerini ve türünü tanımlamak için, öznitelik seçimi için yayılımcı rekabet algoritması (YRA) ve tanıma için verimli bir yapay sinir ağı (YSA) algoritması kullanarak yeni bir çözüm önerilmektedir. Ayrıca, yayılımcı rekabet algoritması (YRA) ve parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) gibi iki sezgisel optimizasyon algoritması arasındaki karşılaştırma, YRA' nın etkinliğini göstermek için verilmiştir.
Özet (Çeviri)
Modern techniques of computer science and machine learning become more and more important and useful in recent years. The cutting-edge techniques of artificial intelligence assisted humanity in different aspects of life, such as health-care, military and agricultural fields. However, a current solution of identifying leaves diseases totally based on visual inspection of farmers and agricultural engineers. Because this is a very time consuming manual method, its cost is also high as it requires a lot of personnel and risks a lot of plants. This work proposes a novel solution to identify the location and type of diseases on plant leaves, using imperialist competitive algorithm (ICA) for feature selection, and an efficient artificial neural network (ANN) algorithm for recognition. Moreover the comparison between two meta-heuristic optimization algorithms namely imperialist competitive algorithm (ICA) and particle swarm optimization (PSO) is given to demonstrate the effectiveness of the ICA.
Benzer Tezler
- Tarımsal ortamlarda bitki hastalıklarının gerçek zamanlı tespiti için yapay zekâ tabanlı melez algoritma tasarımı
Design of an artifical intelligence based hybrid algorithm for real-time detection of plant diseases in agricultural environments
İLAYDA YAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTAÇ ALTAN
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Image leaf classification for plant diseases detection using grey wolf optimization technique
Başlık çevirisi yok
AMENAH NAZAR JABBAR JABBAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU
- Development of high-yielding processing tomatoes with disease resistance and improved technological features by molecular marker technology
Moleküler markör teknikleri uygulayarak yüksek verimli ve hastalıklara dayanıklı ve teknolojik özellikleri iyileştirilmiş sanayilik domates çeşitlerinin geliştirilmesi
AYTEN GİZEM ÖZBEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Genetikİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ DOĞANLAR
PROF. DR. ANNE FRARY
- Kahramanmaraş Pazarcık ve Çağlayancerit ilçelerinde derici sumak (Rhus coriaria L.) popülasyonu içerisinde ümitvar genotiplerin belirlenmesi
Determination of promising genotyps in the population of sumac (Rhus coriaria L.) in the districts of Pazarcık and Çağlayancerit of Kahramanmaraş
MEHMET ALİ PORSUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
ZiraatKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SÜTYEMEZ