An Application of Deep Neural Network for Classification of Wheat Seeds

Authors : Ayşe ELDEM

Pages : 213-220

Doi:10.31590/ejosat.719048

View : 17 | Download : 10

Publication Date : 2020-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Son yıllarda, tarımla ilgili yapılan çalışmalar incelendiğinde sinir ağı ve büyük veri uygulamaları hızla artmaktadır. Bununla birlikte derinlemesine katmanların kullanıldığı Deep Neural Network (DNN) ile özellikle sınıflandırma alanında çok daha başarılı sonuçlar elde edilmektedir. Bu çalışmada UCI Machine Learning Repository’den alınan buğday tohumlarının sınıflandırılması için yeni bir DNN modeli önerilmiştir. Veri setinde Kama, Rosa ve Canadian olmak üzere 3 farklı buğday türünden toplam 210 veri bulunmaktadır. Veriler; %70 eğitim verisi ve %30 test verisi olarak ayrılarak geliştirilen model veri setine uygulandığında, verilerin sınıflandırılmasında %100 başarı oranı elde edilmiştir. Aynı zamanda Fuzzy C-Means tabanlı bir algoritma geliştirilerek 150.000 adet sentetik buğday tohum verisi üretilmiştir. Önerilen model UCI buğday tohumu ve sentetik olarak üretilen verileri kullanarak farklı eğitim ve test veri kombinasyonları üzerinde test edilmiş ve her birinde %100'lük bir başarı oranına sahip sınıflandırma elde edilmiştir. Önerilen model, buğday sınıflandırmaları için literatürdeki diğer çalışmalara kıyasla en iyi model olduğunu göstermektedir.
Keywords : Büyük Veri, Sınıflandırma, Derin Öğrenme, Derin Sinir Ağı, Tohum, Buğday