Onobrychis Bitkisine Ait Meyve Tiplerinin Makine Öğrenmesi Yaklaşımıyla Sınıflandırılması

Authors : Mehmet Selim KIZGIN, Zafer ÇAMBAY, Hakan SEPET, Salih Taha Alperen ÖZÇELİK, Hakan UYANIK

Pages : 87-96

View : 58 | Download : 20

Publication Date : 2023-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada amaç makine öğrenmesi ve Yerel İkili Örüntü insert ignore into journalissuearticles values(YİÖ); hakkında genel bir bilgi verip bu bilgi ışığında Türkiye’de yetişen korunga insert ignore into journalissuearticles values(Onobrychis); bitki meyvelerini makine öğrenmesi ile sınıflandırmaktır. 4 farklı Korunga insert ignore into journalissuearticles values(Onobrychis); türüne toplam 448 adet meyve görüntüsü kullanılarak bir veri tabanı oluşturulmuştur. Bu türler sırasıyla O. cappadocica, O. argyrea, O. hypargyrea ve O. tournefortii’ dir. Korunga insert ignore into journalissuearticles values(Onobrychis); meyve çeşitlerini sınıflandırmasını yapmak için makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Kullanılan bu yöntemler sırasıyla Destek Vektör Makinesi insert ignore into journalissuearticles values(DVM);, Naif Bayesinsert ignore into journalissuearticles values(NB);, Karar Ağaçları insert ignore into journalissuearticles values(KA); ve K-En Yakın Komşu insert ignore into journalissuearticles values(k-EYK); olmak üzere dört farklı yöntem ile sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Bu dört farklı yöntemin pe rformansları karşılaştırılıp en başarılı modelin %99,6 doğru sınıflandırma başarı oranı ile Destek Vektör Makinesi Yöntemi olduğu belirlenmiştir.
Keywords : Yapay Sinir Ağı, Yerel İkili Örüntü, Örüntü Tanıma, Korunga Onobrychis

ORIGINAL ARTICLE URL