Geri Dön

Makine öğrenmesi tekniği kullanılarak domates meyvesinin briks değerinin belirlenmesi

Determination of brix value in tomato fruits using machine learning technique

  1. Tez No: 786068
  2. Yazar: UĞUR KADIOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. Saadettin YILDIRIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Domates, Hasat, Makine öğrenmesi, Matlab, Mekanik hasat, Sanayi domatesi, Tomato, Harvesting, Machine learning, Matlab, Mechanical harvesting, Processing tomato
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Aydın Adnan Menderes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tarım Makineleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Makine öğrenmesi tekniği kullanılarak domatesin briks değerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Materyal ve Yöntem: Denemelerde joker f1 300 adet domates çeşidi kullanılmıştır. Domateslerin rengi sap, orta, taban bölgelerinden L,a,b renk uzayında renk ölçüm cihazı ile ölçülmüştür. Briks değeri ise refraktometre ile ölçülmüştür. Sap, orta ve taban bölgelerinden elde edilen dokuz adet L,a,b değerleri briks tahminlemesi için kullanılmıştır. Veri seti dokuz adet L,a,b değerleri ve briks değerlerinden oluşturulmuştur. Performans artırımı için eta özellik seçme algoritması kullanılmıştır. Makine öğrenmesi algoritması olarak destek vektör regresyonu ve karar ağaçları kullanılmıştır. Bulgular: Araştırmada domates renginin briks değerine etkisi belirlenmiştir. Çalışmada en iyi briks değeri tahmin modeli tüm renkler için karar ağaçları algoritmaları ve %50 eğitim-%50 test veri seti kullanılarak elde edilmiştir. Modelin belirleme katsayısı (R) 0.437'dir. Sonuç: Renk değerlerinden briks tahminleme için çalışılan tüm modellerde model performansı zayıf olarak belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Objective: The objective of this study is determination brix value in tomato by using machine learning technique. Materials and Methodology: Joker f1 tomato variety was used in the experiments of tomatoes. The color of the tomatoes was measured of tomatoes from the stem, middle and base regions in the CieL,a,b color space. The brix value was measured with a refractometer. 9 features were reached using 3 different measurements and 3 L,a,b color space parameters; namely L,a,b. Thus data set was consisted of color and brix values. Eta feature selection algorithm was used to determine significance of each feature on label. Support vector machines and decision trees are used as machine learning algorithms. Results: The brix value estimation model has a performance of R 0.437 (Decision Trees; 50% training 50% testing) for all colors. Conclusion: Model performance was poor in all models studied for brix estimation from color values.

Benzer Tezler

  1. Yabancı dil olarak Türkçe öğretiminde Sait Faik Abasıyanık'ın“Karanfiller ve Domates Suyu”ile“Bir Kaya Parçası Gibi”hikâyelerinin A2 seviyesine uyarlama çalışması

    The adaptation study of Sait Faik Abasıyanık's story of“Karanfiller ve Domates Suyu”and“Bir Kaya Parçası Gibi”to A2 level in teaching Turkish as a foreign languange

    FATMA ELVAN BELER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KANA

  2. Using machine learning method to search the anomalous quartic gauge couplings via tri-photon production at future hadron colliders

    Gelecekteki hadron çarpıştırıcılarında makine öğrenmesi tekniği kullanılarak anormal dörtlü ayar bağlaşımlarının üç-foton üretimiyle araştırılması

    CEREN HELVECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Fizik ve Fizik MühendisliğiBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULKADİR ŞENOL

  3. Hisse senedi fiyatlarının makine öğrenmesi kullanılarak tahmin edilmesi

    Predicting stock prices using machine learning

    AHMET YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ALİ GÜNEŞ

  4. İris görüntüleri kullanılarak makine öğrenmesi ile koroner arter hastalığının tespiti

    Coronary artery disease detection based on iris images using machine learning

    FERDİ ÖZBİLGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇETİN KURNAZ

  5. Konuşma bilgisi ve makine öğrenmesi kullanılarak duygu analizi

    Emotion recognition using speech information and machine learning

    İSMAİL AKBUDAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZAİ TOKAT