Geri Dön

Design and development of an ontology-based hazelnut databank for Turkish hazelnut cultivars using crop-specific open dataset

Türk fındık çeşitleri için ürüne özgü açık veri setleri kullanılarak ontoloji tabanlı fındık veri bankası tasarımı ve geliştirilmesi

  1. Tez No: 753447
  2. Yazar: DIEAA ALDARA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAHİN AYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Işık Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Tarım, tarihin en eski mesleklerinden biridir ve halen dünyanın hemen hemen tüm ülkeleri için ekonomide en temel rolü oynamaktadır. Çiftçilerin tarım alanında gerçekleştirdiği faaliyetler binlerce yıl içinde değişmiş ve gelişmiştir. Nüfus artışı, işgücü göçü gibi tarım sektörünün karşı karşıya olduğu çeşitli zorluklar var, buna ek olarak birçok genç tarım alanında çalışmak konusunda isteksiz. 2050 yılına kadar nüfus ortalama 2 milyar artarken ekilebilir araziler sadece %4 oranında büyüyecek, bu da talebe kıyasla daha düşük tarımsal verim, daha yüksek mahsul fiyatları ve çiftçiler geleneksel tarım yöntemlerini benimsemeye devam ederse artan gıda güvenliği endişeleri anlamına geliyor. Yapay Zeka (AI) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi gelişmekte olan teknolojiler, tarım alanındaki zorlukların üstesinden gelmek için sağlam çözümler sağlamak için kullanılabilir. Ayrıca bu tür teknolojiler, çiftçilerin tarımsal faaliyetlerini daha hassas gerçekleştirmelerine ve tarımsal ürünleri iklim değişikliklerinden daha etkin bir şekilde korumalarına yardımcı olabilir. Bu tezin temel amacı, Türk Fındık Çeşitlerini sınıflandırmak için iki farklı AI modeli kullanarak entegre bir veri bankası yazılım sistemi geliştirmektir. Veri bankası çeşitleri sınıflandırılırken RFD/XML ve RDF/JSON gibi farklı formatlarda ontoloji tabanlı açık veri setleri kullanılmaktadır. Ayrıca, çeşitlerin sınıflandırılması için IoT tabanlı bir cihaz geliştirilmiştir. Veri bankası web tabanlı ve masaüstü tabanlı uygulamalardan oluşmaktadır. AI modelleri, sırasıyla %90.34 doğrulukla .NET ML ve %85.32 doğrulukla Python kullanılarak geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Agriculture is one of the oldest professions in the history, it still plays the main role in economy for almost entire countries around the world. The activities performed by farmers in agriculture domain have been changed and developed over thousands of years. There have been several challenges that agriculture sector is facing like population growing, labor migration, in addition many young people are reluctant to work in the agricultural field. By 2050 population will increase with 2 billion mean while arable land will growth with only 4%, that means lower agricultural yields versus demand, higher crop prices, and increased food security concerns if farmers continue to adopt traditional agricultural methods. The emerging technologies such as Artificial Intelligence (AI) and Internet of Things (IoT) can be used to provide robust solutions for overcoming the challenges in the context of agriculture. In addition, such technologies can help farmers for performing agricultural activities more precisely and for protecting agricultural crops from climate changes in a more effective way. The main objective of this thesis is to develop an integrated databank software system by using two different AI models to classify the Turkish Hazelnut Cultivars. While classifying the cultivars, databank is using ontology-based open data sets in different formats such as RFD/XML and RDF/JSON. Furthermore, an IoT-based device has been developed to classify the cultivars. The databank consists of a web-based and desktop-based applications. The AI models have been developed using .NET ML with the accuracy 90.34% and Python with the accuracy 85.32% respectively.

Benzer Tezler

  1. Design and development of an ontology based multi-agent virtual enterprise system

    Ontoloji tabanlı çok-etmenli sanal fabrika sisteminin tasarımı ve geliştirilmesi

    BAHRAM LOTFI SADIGH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN AKKÖK

    PROF. DR. SADIK ENGİN KILIÇ

  2. Ontoloji tabanlı zeki öğretim sistemleri ile yabancı dilde kelime öğrenme

    Vocabulary learning in foreign languages by ontology-based intelligent tutoring systems

    EMRE AKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HACER KARACAN

  3. A framework for ontology-based spatial data quality assessment, design and development

    Konumsal veri kalitesinin ontoloji tabanlı değerlendirilmesi için bir çatı tasarlanması ve geliştirilmesi

    CEMRE YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇETİN CÖMERT

  4. Ontology driven, artificial intelligence based career planning system for individuals

    Bireyler için ontoloji odaklı, yapay zeka tabanlı kariyer planlama sistemi

    BAHADIR AKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Yönetim Bilişim SistemleriSakarya Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADEM AKBIYIK

    PROF. DR. UTKU KÖSE

  5. Ontoloji tabanlı kaynak kod sorgulama için bir aracın tasarımı ve gerçekleştirimi

    Design and implementation of a tool for ontology based source code querying

    ÖNDER KESKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. EBRU SEZER