Mantar bulaşmış elmaların elektronik burun kullanılarak tespiti
Determination of fungus infected apples by using electronic nose
- Tez No: 847229
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖNDER AYDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektronik burunlar makine öğrenmesi algoritmaları ile insan koku alma sistemini taklit ederek koku tanımlaması ve sınıflandırılmasını sağlayan mekanizmalardır. İçerdiği sensörler sayesinde insan burnunun ayırt edemediği gazların tanımlanmasına örneğin meyvedeki çürümelerin erkenden teşhis edilmesine olanak sağlar. Elma depolamada mantar kaynaklı bozulma ve çürümelere karşı hassas olduğu için elektronik burun bu tür problemlere erken teşhis avantajı sağlar. Bu çalışmada kullanılan veri seti taze elmalar ve Aspergillus niger, Penicillium expansum ve Penicillium crutosum mantarı enjekte edilmiş elmalardan eşit sayıda toplam 160 adet örnek alınarak oluşturulmuştur. Elma karakteristiklerini belirlemek için belirli veriler elenerek sırasıyla öznitelik çıkarma, doğrusal diskriminant yöntemi uygulanmıştır. K en yakın komşuluk, karar ağacı, destek vektör makineleri ve naive bayes sınıflama yöntemleri ile eğitim ve test doğrulukları belirlenmiştir. Taze elmalar ve Aspergillus niger, Penicillium expansum, Penicillium crutosum mantarı enjekte edilmiş elmaların 4 lü sınıflamasında, K-en yakın komşu sınıflandırma yöntemi sayesinde en yüksek test doğruluğu %99.33'e ulaştığı gözlenmiştir. Çalışma sonuçları, elektronik burun sayesinde elmalardaki bozulmanın erkenden tespitinin yapılabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Electronic noses mimic the human olfactory system using machine learning algorithms to enable odor identification and classification. Equipped with sensors, they can identify gases imperceptible to the human nose, allowing for early detection of issues such as fruit decay. Given the apple's susceptibility to fungal deterioration during storage, the electronic nose provides an advantage in early diagnosis of these problems. In this study, a dataset was created with a total of 160 samples, including an equal number of fresh apples and apples injected with Aspergillus niger, Penicillium expansum, and Penicillium crutosum fungi. To determine apple characteristics, specific data were eliminated, and sequential processes of feature extraction and linear discriminant analysis were applied. Training and test accuracies were determined using K-nearest neighbors, decision trees, support vector machines, and naive Bayes classification methods. In the 4-class classification of fresh apples and apples injected with Aspergillus niger, Penicillium expansum, and Penicillium crutosum fungi, the K-nearest neighbors classification method achieved the highest test accuracy of 99.33%. The study results demonstrate that the electronic nose enables early detection of decay in apples.
Benzer Tezler
- Kültür mantarı yetiştiriciliğinin ekonomik analizi ve yapılabilirliği
Başlık çevirisi yok
NECDET ÖZBİLGİN
- Sivas yöresinde izole edilen dermatofitler
Dermathopytes isolated in the Sivas area of Turkey
ÖZDER ÖZTUNALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
MikrobiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiMikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAHYA HAKGÜDENER
- Aktinomycetlerin kültüre alınması ve sayımları için uygun selektif kültürlerin saptanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
IŞIK GÜLEÇ ESEN
- İzmir bölgesi mandarinlerinin mikro-element durumu üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
NİLGÜN SAATÇI