IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Journal of Information Systems and Management Research
  • Volume:5 Issue:2
  • Yapay Sinir Ağları ile Mısır Yapraklarında Hastalık Tespiti

Yapay Sinir Ağları ile Mısır Yapraklarında Hastalık Tespiti

Authors : Resul Bütüner, Muzaffer Şimşek, Gökhan Aksöz, Sadi Şan
Pages : 21-31
Doi:10.59940/jismar.1384930
View : 68 | Download : 47
Publication Date : 2023-12-30
Article Type : Research Paper
Abstract :Mısır, dünya üzerinde popüler gıdalardan biri olarak, yaklaşık 10.000 yıl önce ilk kez güney Meksika\'daki yerli halklar tarafından evcilleştirilen bir tahıldır. Dünya nüfusu arttıkça çoğu besin maddesinde olduğu gibi mısır tüketiminde de ciddi oranda artış meydana gelmiştir. Böyle önemli bir ürünün üretiminde bazı hastalıklar nedeniyle azalma yaşanması özellikle tüketimi fazla olan ülkeler açısından zor bir durum yaratacaktır. Mısır üreticileri oluşabilecek hastalıkların tespitinde sürekli takip ve izleme durumundadırlar. Kaliteli mısır üretimi için mısır hastalıklarının tespit ve takibinde modern teknoloji tam anlamıyla kullanılamamaktadır. Hastalıkların tespitinde bilinen ve sıkça kullanılan teknikler ile birlikte yeni teknolojilerle birlikte gelenYapay Zekâ, Görüntü İşleme, Yapay Sinir Ağları,Derin Öğrenme gibi birçok yöntemde kullanılmaktadır. Bu yöntem ve tekniklerin bize kazandırdığı en önemli kazanç hastalıkların etkili ve hızlı bir şekilde tespit edilerek doğru müdahaleyi yapabilmektir. Bu araştırmada, dört farklı mısır hastalığı ve sağlıklı mısırlara ait görüntüler alınarak, görüntüler vasıtasıyla K-En Yakın Komşu Algoritması, Rastgele Orman Algoritması ve Yapay Sinir Ağları Algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmalar sayesinde yapay zeka eğitiliyor ve eğitilmiş modeller ortaya çıkmış oluyor. Kullanılan algoritmalarda eğitim işlemleri yapılarak eğitilmiş modeller oluşturulmuştur. Bu modelde başarı yüzdesi olarak K-En Yakın Komşu Algoritması %97, Rastgele Orman Algoritması %97,6 ve Yapay Sinir Ağları %97,7 ile en iyi sonuca ulaşılmıştır. Bu sonuca göre yapılan proje çalışmasının işe yaradığı ve mısır hastalıklarının tespiti için kullanılabilir olduğu gözlemlenmiştir.
Keywords : Yapay Zekâ, Yapay Sinir Ağı, Mısır, Mısır Hastalığı, Tespit Etme, Mısır yaprağı

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2026