Yapay sinir ağları ile bitkilerin şekillerinin sınıflandırılması (yapraktan bitki tanıma)
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 84063
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1999
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
IV t v I ÖZET Bu çalışmada, yapay sinir ağı teknikleri kullanarak bitki yapraklarına ait görüntüler sınıflandırılmıştır. Farklı beş türe ait yaprak görüntüsü ile yapay sinir ağı eğitilmiştir. Bu beş sınıf ve bunlardan farklı beş sınıfa ait toplam on türe ait yaprak görüntüleri test edilmiştir. Sınıflandırma işleminde geriye yayılma algoritması ve hopfield ağ modeli kullanılmıştır. Bu iki yöntemin performansları karşılaştırılarak, geriye yayılma algoritmasının daha verimli olduğu gözlenmiştir. « f i
Özet (Çeviri)
SUMMARY In this study, images of foliages were classified by using artificial neural networks techniques. Artificial neural networks was trained by image of model foliages of five different foliage classes. These five types and the other five types which are different were tested. During the classification process, back propagation algorithm and hopfield net model was used. It is observed that performance of back propagation nets were highly better than the performance of hopfield nets.
Benzer Tezler
- Türkiye'de vadeli işlem ve opsiyon piyasası'nın etkinliği ve sözleşmelerin karşılaştırmalı fiyat öngörümlemesi
Effectiveness of turkish derivatives market and forecasting comparative prices for the contracts
TANER TAŞ
Doktora
Türkçe
2016
EkonometriCelal Bayar Üniversitesiİktisat Teorisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBEL SELİM
- Erken Hristiyan ve ilk Bizans resim ve kabartma sanatında kaynak ve okullar (2 cilt)
Sources and school of painting and sculpture during the early Christian and first Byzantine period
AHMET MEHMET KİPMEN
- Yapay sinir ağları ile bitki hastalıklarının teşhisi
Diagnosis of plant diseases with artificial neural networks
HALUK TANRIKULU
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI
- Bitki yüzeylerinde Eddy kovaryans yöntemiyle ölçülen ve modellenen karbon değişiminin analizi
Analysis of modeled and measured carbon exchange measured by the Eddy covariance method on plant surface
NİLCAN ALTINBAŞ
Doktora
Türkçe
2022
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ŞAYLAN
- Derin öğrenme ile bitkilerin sulama ihtiyacı tespiti
Deep learning for detection of plant irrigation needs
VOLKAN İNCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MERT