Geri Dön

Buğday tohumluklarının sınıflandırılmasında yapay sinir ağları ve lojistik regresyon analizinin kullanılması

Classification of wheat seeds using artificial neural networks and logistic regression methods

  1. Tez No: 674329
  2. Yazar: YASEMİN KİRAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ERGÜT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

Buğday danelerinin sınıflandırılması hem verim ve kalitenin değerlendirilmesi amacıyla ıslahçılar için hem de üretici ve tüketici açısından önemlidir. Çalışmada satışa hazır ortalama %11,75 nem oranına sahip, iki farklı ekmeklik buğday çeşidi kullanılmıştır. Görüntü işleme yöntemi yardımıyla elde edilen verilerden toplam 1868 daneye ait 13 fiziksel özellik belirlenmiştir. Belirlenen bu özelliklerden aralarında yüksek korelasyon katsayısına sahip olanlar belirlenerek, uygulanan modellere dahil edilmemiştir. Sınıflandırma modeli olarak, LR ve YSA modelleri uygulanmış, her iki modele ait bulgular karşılaştırılmıştır. LR modeli %83 genel sınıflandırma başarısına sahip olup; sınıflandırma başarısı sırasıyla Acar çeşidinde %82,5, Alada çeşidi % 83,5 olarak belirlenmiştir. Çeşitleri ayırmada en etkili ilk üç değişken ovallik, dikdörtgenlik ve en boy oranı olmuştur. İkinci model YSA için veri seti,%80 eğitim ve %20 test veri seti olarak ayrılmıştır. YSA 2 gizli katmanlı olup, birinci gizli katmanda 9, ikinci gizli katmanda 7 nöron bulundurmaktadır. Model çok katmanlı, ileri beslemeli geri yayılımlı bir ağ mimarisine sahiptir. Test veri setine ait genel doğru sınıflandırma oranı % 84,6'dır. Acar % 84,8 ve Alada % 84,6 doğru sınıflandırma oranına sahiptir. Modelde en etkili ilk üç değişken sırasıyla ovallik, maksimum yarıçap ve boydur.

Özet (Çeviri)

Classification of wheat grains is significant for breeders using the purpose of evaluating yield and quality, as well as for producers and consumers. In the study, two different varieties of bread wheat with an average humidity of 11.75% were used. From the data obtained using the image processing method, 13 physical characteristics of a total of 1868 grains were determined. Criteria with a high correlation coefficient between these characteristics were determined and were not included in the applied models. As a classification model, LR and ANN models were applied, and the results of both models were compared. LR model has 83% general classification success; classification success was 82.5% in the Acar variety and 83.5% in the Alada variety, respectively. The first three most effective variables for separating varieties were ovallik, dikdörtgenlik, and aspect ratio. Data set for the second model ANN, 70% train and 30% is divided into test data set. ANN is 2 hidden layers, containing 9 neurons in the first hidden layer and 7 neurons in the second hidden layer. The Model has a multi-layer, forward-fed backward-propagated network architectureThe overall correct classification rate for the test dataset is 84.6%. Acar has a correct classification rate of 84.8% and Alada 84.6%. In the model, the first three most effective variables are ovallik, maximum radius, and lenght, respectively.

Benzer Tezler

  1. Tekirdağ merkez ilçesinde buğday üretiminin teknik ve ekonomik yapısı

    Thecnical and economical structure of wheat production in Tekirdağ county center

    ONUR KİRAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    ZiraatTrakya Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. HASAN GÜNGÖR

  2. Ankara ili tarım işletmelerinde ıslah edilmiş buğday çeşitlerinin sertifikalı tohumluklarının kullanım düzeyleri ve işletme ekonomisine katkılarının değerlendirilmesi

    The use of certified seeds of improved wheat varieties and the evaluation of their contribution on bussiness economies of farms in Ankara

    İLYAS AKDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    ZiraatAnkara Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. HARUN TANRIVERMİŞ

  3. Trakya'da ayçiçeğinin yetiştirme tekniği ile ilgili sorunları üzerine bir araştırma

    A study on problems of sunflower production techniques in Thrace Region

    NECMİ BEŞER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZiraatTrakya Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ATAKİŞİ

  4. Ekmeklik buğday tohumlarının farklı olum dönemlerinde hasat edilmesi ve soğuk uygulamasının bitki çıkışı verim ve bazı tarımsal özelliklere etkisi

    Harvesting of bread wheat seeds in different grain filling periods and the effect of cold application on the plant output, yield and some agricultural proper

    KADRİYE ARAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatSelçuk Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ TOPAL

  5. Cumhuriyet Türkiye'sinde buğday ıslahı çalışmaları

    Başlık çevirisi yok

    TURGUT HACIALİBEYOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    ZiraatCumhuriyet Üniversitesi