Geri Dön

Siyah alaca ineklerde ileri beslemeli geri yayılımlı çok katman algılayıcılı tam bağlantılı yapay sinir ağları ile somatik hücre sayısı tespiti

The determination of somatic cell count by fully connected artificial neural networks with feed forward back propagation multilayer perceptron

  1. Tez No: 771333
  2. Yazar: MUHAMMED İKBAL YEŞİL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERAP GÖNCÜ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Veteriner Hekimliği, Ziraat, Zooloji, Veterinary Medicine, Agriculture, Zoology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 122

Özet

Sunulan tez kapsamında bir makine öğrenmesi yöntemi olan yapay sinir ağları (YSA) modeli ile sütün ilk sağım esnasındaki sıcaklığı (İSESS), pH'sı, elektriksel iletkenliği (Eİ) ve yoğunluğu gibi sütün fiziksel özellikleri üzerinden subklinik mastitisin altın-standart indikatörü Somatik Hücre Sayısının (SHS) tahmininde klasik yöntemlere alternatif bir model geliştirilmesi hedeflenmiştir. Model performansı çapraz doğrulama ile önceden modele tanıtılmamış veri üzerinde test edilerek kontrol modeli olarak belirlenen klasik doğrusal model (çoklu doğrusal regresyon) ile kıyaslanmıştır. Kayıp ve başarım performansı (AIC=-338; HKOK=0,01; R2=0,95) bakımından modelin tatmin edici sonuçlar sergilediği gözlenmiştir. Yüksek sayıda parametre (81) kullanmasına rağmen YSA ile oluşturulan test modeli performansının (AIC=-338), klasik doğrusal model ile oluşturulan kontrol modeline (AIC=-240) göre daha yüksek olduğu gözlenmiştir. Sonuç olarak Büyük-veri ve süper-bilgisayar ya da paralel sistemler diye tabir edilen makineler üzerinde yürütülecek olan öğrenme sonucunda daha başarılı bir tahmin performansının elde edilebileceği anlaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

Within the scope of the thesis presented, it is aimed to generate an alternative model to classical methods in the estimation of the somatic cell count (SCC) is the gold standard indicator of subclinical mastitis using artificial neural networks (ANN) model which is a machine learning method from the physical properties of milk such as electrical conductivity (EC), pH, density and temperature at fore milking (TFM). Model performance was evaluated by testing with cross validation on a data that was not previously introduced to the model before and compared with the classical linear model (multiple linear regression) defined as the control model. The results showed that the model has satisfactory results in terms of loss and achievement performance (AIC=-338; HKOK=0.01; R2=0.95). Despite using a high number of parameters (81) comparison to the control model, it was observed that the performance of the test model (AIC=-338) created with ANN was higher than the control model (AIC=-240) created with the classical linear model. More successful prediction performance can be obtained as a result of the learning to be carried out using big-data obtained from automated milking information (such as milk yield, lactation sequence and period) on the machines called super-computer or parallel systems.

Benzer Tezler

  1. Farklı orijinli siyah alaca sığırların Trakya bölgesi koşullarındaki döl ve süt verimlerini etkileyen bazı faktörler üzerinde çalışmalar

    Factors affecting fertility traits and milk yield of holstein cattle with different origins raised in Trakya region

    BARAN MURAT ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Veteriner Hekimliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Zootekni (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ÖZCAN

  2. Kazova Vasfi Diren Tarım İşletmesi'nde yetiştirilen siyah alaca ineklerinin laktasyon eğrisinin tahmini ve tanımlanması için farklı matematik modellerin karşılaştırılması

    Farm Kazova Vasfi Diren curve estimation and identification for grown friesian lactation cows comparison of different models of mathematics

    REHA İLERİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    ZiraatGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. YALÇIN TAHTALI

  3. Bursa ili Karacabey ilçesi süt sığırcılığı işletmelerinin yapısal özellikleri ve mekanizasyon durumunun belirlenmesi

    Determining some structural characteristics and mechanization potential of dairy cattle farms in Karacabey district of Bursa province

    HİLMİ TUTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatSelçuk Üniversitesi

    Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN OKYAY MENGEŞ

  4. Büyük ölçekli süt sığırcılığı işletmelerinde değişken süt, et ve yem fiyatlarının yatırımın karlılığı üzerine etkileri

    The effects of different milk, meat and feed prices on profitability of the investment for the large scale dairy cattle operation

    ALTAN DURANLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    EkonomiEge Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. İBRAHİM KAYA

  5. Türkiye'de İç Anadolu Bölgesinde 2012-2022 döneminde yetiştirilen Siyah Alaca sığırların kimi döl ve süt verimi özelliklerine ait fenotipik parametrelerin değişimi

    Change of phenotypic parameters of some fertility and milk production characteristics of holstein friesian cattles raised in the Central Anatolia Region in Turkey during the 2012-2022 period

    İBRAHİM KARAKOYUNLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    ZiraatAnkara Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜRSEL DELLAL