Sinyal işleme ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak büyükbaş hayvan davranışlarının tahmini
Prediction of cattle behaviors by using signal processing and machine learning methods
- Tez No: 937473
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DERYA YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, büyükbaş hayvan davranışlarının izlenmesi ve sınıflandırılması amacıyla, ivmeölçer sensörlerinden elde edilen veriler analiz edilmiştir. Büyükbaş hayvanlardan elde edilen veriler, farklı davranış kategorilerini içermektedir. Veri setindeki dengesizlikler nedeniyle az sayıda örneğe sahip bazı davranış kategorileri yeniden değerlendirilmiş ve veri işleme aşamasında uygun yöntemlerle ele alınmıştır. Bu işlemler ile sınıflandırma modellerinin azınlık davranış kategorilerinden kaynaklanan dengesizliklerin etkisinin azaltılması amaçlanmıştır. Çalışmada istatistiksel, entropi, yineleme grafiği tabanlı özelliklerin çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Bu özellikler, özellik seçimi ile optimize edilerek en az sayıda özellikle en iyi modeli üretmek hedeflenmiştir. Çok sayıda geleneksel makine öğrenmesi sınıflayıcıları ve LSTM algoritması kullanılarak sınıflandırmalar gerçekleştirilmiştir. Performans değerlendirmeleri sonucunda, Ekstra Ağaçlar sınıflayıcısı %98,18 doğruluk değeri ile literatürde bu veri seti için en az özellikle elde edilmiş en iyi performansı göstermiştir. LSTM modeli ise %92,70 doğruluk oranına ulaşmıştır. Bu çalışma, modern teknolojilerin hayvancılık sektörüne entegrasyonu ile hayvan davranışlarının doğru bir şekilde izlenebileceğini ve sınıflandırılabileceğini göstermesinin yanında, elde edilen yüksek doğruluk oranıyla hayvan sağlığının izlenmesi ve refahının artırılması için iyi bir potansiyel sunmaktadır. Ayrıca, önerilen yöntemlerin farklı veri setlerinde uygulanabilir olması, tarım ve hayvancılık alanındaki diğer çalışmalara da katkı sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
In this study, data obtained from accelerometer sensors were analyzed for the purpose of monitoring and classifying cattle behaviors. Data obtained from cattle include different behavioral categories. Due to imbalances in the data set, some behavioral categories with few examples were re-evaluated and handled with appropriate methods in the data processing phase. These operations aimed to reduce the effect of imbalances originating from minority behavioral categories of classification models. In the study, statistical, entropy, recurrence plots based features were extracted. These features were optimized with feature selection and the aim was to produce the best model with the least number of features. Classifications were performed using a large number of traditional machine learning classifiers and LSTM algorithms. As a result of performance evaluations, Extra Trees classifier showed the best performance obtained with the least number of features in the literature for this data set with 98.18% accuracy value. The LSTM model reached 92.70% accuracy rate. This study demonstrates that animal behavior can be accurately monitored and classified with the integration of modern technologies into the livestock sector and offers a good potential for monitoring animal health and improving animal welfare with the high accuracy rate obtained. In addition, the applicability of the proposed methods to different data sets will contribute to other studies in the field of agriculture and livestock.
Benzer Tezler
- İzmir bölgesi mandarinlerinin mikro-element durumu üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
NİLGÜN SAATÇI
- Ters filitreleme ve sismik verilere uygulanması
Başlık çevirisi yok
M.EMİN DEMİRBAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1983
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAHİT ÇORUH
- Kontrol kutupları ile karakterize edilen proseslerde mikrobilgisayar ile adaptif kontrol
Adaptive controller with microcomputer
FÜSUN TUNALI
Doktora
Türkçe
1983
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. M. MÜNİR ÜLGÜR
- Kanal dalgalarının doğrusal frekans modülasyonlu uyumlanmış süzgeç ile bastırılması
Suppressing the channel waves with linear frequency modulated matched filter
RUHİ SAATÇILAR