Kuru Fasulye Tohumlarının Çok Sınıflı Sınıflandırılması İçin Hibrit Bir Yaklaşım

Authors : Mehmet Akif BÜLBÜL

Pages : 33-43

Doi:10.21597/jist.1185949

View : 77 | Download : 8

Publication Date : 2023-03-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Sürdürülebilir tarımda, hangi toprak türünde hangi tür tohum yetiştirilmesi gerektiğine karar vermek büyük önem arz etmektedir. Dikilmesi hedeflenen kuru fasulye cinsinin belirlenmesi tecrübe, bilgi birikimi ve alanında uzman kişileri gerektiren maliyetli bir işlemdir. Kuru fasulyelerin doğru bir şekilde sınıflandırılabilmesi için geliştirilen karar destek sistemleri bu noktada büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, kuru fasulye tohumlarının sınıflandırılmasında Yapay Sinir Ağı insert ignore into journalissuearticles values(YSA); ve Parçacık Sürü Optimizasyon insert ignore into journalissuearticles values(PSO); Algoritması kullanılarak hibrit bir model önerilmiştir. Önerilen hibrit model sayesinde YSA ağ yapısında bulunan hiper-parametreler optimize edilmiştir. Optimize işlemi sonucunda elde edilen hiper-parametreler ile kurulan YSA ağ yapısı kuru fasulyelerin çok sınıflı sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Hibrit model ile elde edilen sonuçlar Karar Ağacı, K En Yakın Komşu Algoritması kullanılarak yapılan sınıflandırma sonuçları ile tartışmalı bir şekilde kıyaslanmıştır. Yapılan deneysel çalışmalar sonucunda hibrit model ile kuru fasulye tohumlarının sınıflandırılmasında %90 doğrulukla başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Keywords : Parçacık Sürü Optimizasyon Algoritması, Yapay Sinir Ağları, Çok sınıflı sınıflandırıcı

ORIGINAL ARTICLE URL