Prediction of Protein Content of Winter Wheat by Canopy of Near Infrared Spectroscopy (NIRS), Using Partial Least Squares Regression (PLSR) and Artificial Neural Network (ANN) Models

Bu çalışmada, buğdaydaki protein miktarını tahmin etmek için, tahribatsız ve hızlı bir gözlem yöntemi olan yakın kızılötesi spektroskopi insert ignore into journalissuearticles values(KS); tekniği kullanılmıştır. Sırasıyla spektral bantları ve en iyi modelleri seçmek için Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu insert ignore into journalissuearticles values(KEKKR); ve Yapay Sinir Ağı insert ignore into journalissuearticles values(YSA); yöntemleri kullanılmıştır. Modellerin verimliliğini karşılaştırmak için Kök-ortalama-kare hata insert ignore into journalissuearticles values(KOKH); ve R 2 uygulanmıştır. Cascade ileri geri yayılımının insert ignore into journalissuearticles values(CİGY); en iyi sonucu, Levenberg-Marquardt insert ignore into journalissuearticles values(LM); ile 8-8-1 ağ yapısı ve TANSIG-TANSIG-PURELIN insert ignore into journalissuearticles values(TANSIG-TANSIG-PURELIN insert ignore into journalissuearticles values(R