Geri Dön

Mastitis hastalığının teşhisi için guguk kuşu algoritması kullanılarak kural tabanlı sınıflandırma algoritması geliştirilmesi

Development of rule-based classification algorithms by using cuckoo optimization algorithm for diagnosing mastitis patient's disease

  1. Tez No: 543134
  2. Yazar: FADİME DEMİRTAŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KENAN ZENGİN
  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: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda doğadan esinlenme yoluyla, problem uzayı içerisinde çözüm arayan ve yerel optimumlara takılma oranı azaltılmış başarılı sürü zekalı optimizasyon algoritmaları geliştirilmiştir. Guguk kuşu algoritması bu anlamda bu tür algoritmalar için oldukça iyi bir örnektir. Optimizasyon algoritmaları genellikle analitik çözümü zor olan problemler üzerinde uygulandığından sınıflandırma gibi makine öğrenmesi yöntemlerinde de en iyileme amaçlı kullanılmaktadır. Bu çalışmada Guguk Kuşu Algoritması kullanılarak kural tabanlı bir sınıflandırma algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma süt sığırlarında görülen, süt üretiminde büyük ekonomik zararlara yola açan ve tesbit edilmesi klasik yöntemlerle oldukça zor olan mastitis hastalığının erken dönemde teşhisi amaçlı kullanılmıştır. Oluşturulan algortimanın C#.NET programlama dili kullanılarak yazılımı gerçekleştirilmiştir. Yazılım mastitis hastalığı teşhisi için bilgisayarlı ortamda süt üretimi yapılan bir işletmeden elde edilen gerçek veri seti üzerine uygulanmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlarda geliştirilen sınıflandırma algoritması kullanılarak mastitis hastalığının erken dönemde teşhisi için oldukça başarılı ve güvenilir bir tahminleyici model elde edilmesi sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, successful swarm optimization algorithms have been developed, which have reduced of getting stuck to local optimums rate by searching from within the problem space through natural inspiration. The Cuckoo Bird Algorithm is a good example for this kind of algorithms. Optimization algorithms are also used for optimization in machine learning methods such as classification because they are applied on problems that are difficult to solve analytically. In this study, a rule-based classification algorithm has been developed using the Cuckoo Bird Algorithm. The algorithm developed was used for the early detection of mastitis disease in dairy cattle, which leads to large economic losses in milk production and is difficult to detect with conventional methods. The generated algorithm was implemented by using the C # .NET programming language. The software has been applied to the actual data set obtained from a computer operated dairy farm for the diagnosis of mastitis disease. By using the classification algorithm developed in the experimental results obtained, it is possible to obtain a highly successful and reliable predictor model for the early detection of mastitis disease.

Benzer Tezler

  1. Koyunlarda subklinik mastitis teşhisinde meme paranşimi ve sisterna süt ekojenitesinin etkinliği

    Effectiveness of udder parenchyma and cisterna milk echogenicity in diagnosing subclinical mastitis in sheep

    GÖZDE ERSÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Veteriner HekimliğiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Veterinerlik Doğum ve Jinekolojisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HACI AHMET ÇELİK

  2. Görüntü işleme ve sensör verisi analizi ile süt siğirlarinda erken mastitis tespiti

    Early detection of mastitis in dairy cattle using image processing and sensor data analysis

    OSMAN TUĞRUL ORHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF ÖZÇEVİK

  3. İdiyopatik granülomatöz mastit ve meme kanserinin ayırıcı tanı ve prognozunda non-invaziv biyobelirteç olarak dolaşımdaki mikrorna-155, let-7C, mikrorna-21 düzeylerinin belirlenmesi

    Determination of circulating microrna-155, let-7C, microrna-21 levels as A non-invasive biomarker in differential diagnosis and prognosis of idiopathic granulomatous mastitis and breast cancer

    HÜLYA AKSAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Moleküler Tıpİstanbul Üniversitesi

    Moleküler Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAFİZE UZUN

  4. 40 yaş altı meme biyopsisi yapılan kadın hastaların biyopsi öncesi hemogram ve kan parametrelerinin biyopsi sonrası tanıları ile ilişkisi

    The relationship between pre-biopsy hemogram and blood parameters and post-biopsy diagnoses of female patients under the age of 40 who underwent breast biopsy

    MERVE GENÇ ATALAY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENK AYPAK