Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorDemir, Hasan
dc.contributor.authorErdoğmuş, Pakize
dc.contributor.authorKekeçoğlu, Meral
dc.date.accessioned2020-04-30T14:40:32Z
dc.date.available2020-04-30T14:40:32Z
dc.date.issued2018
dc.departmentDÜ, Orman Fakültesi, Orman Endüstrisi Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractBu çalışmada arı kanatları üzerindeki kavşak noktalarına göre arı türlerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla beş farklı ilden alınan arı kanat resimleri üzerinde kavşak noktaları belirlenmiştir. Arı kanatları üzerinde kavşak noktalarının belirlenmesi işleminin minimum hata ile yapılması için yeni bir algoritma önerilmiştir. Kavşak noktaları kullanılarak 27 morfolojik özellik çıkarılmıştır. Bu özellikler normalize edilerek sınıflandırmada kullanılmıştır. Destek vektör makineleri, yapay sinir ağları, K-Ortalama ve K en yakın komşuluk sınıflandırma yöntemi olarak kullanılmış, yapay sinir ağları ile sınıflandırma diğer sınıflandırma yöntemlerine göre daha iyi sonuç vermiştir. Kavşak noktaları için önerilen algoritmanın sınıflandırma başarısını arttırdığı görülmüştüren_US
dc.description.abstractIn this study, it has been aimed at classifying of bee species according to the intersection points on the bee wings. With this aim, intersection points are specified from the wing pictures attained five different city. A basic and novel algorithm is proposed for specifying intersection points on the wings, with minimum error. 27 different features have been obtained using intersection points. After normalasing, these features have been used for classification. Support Vector Machine, Neural Networks, K-means and K-nearest Neighbour have been used as classification and clustering methods. It has been seen that the proposed method has increased the classification performance of the algorithms. The best classification performance have been obtained with Neural Networks using with 27 feature and proposed intersection specifying methoden_US
dc.identifier.endpage67en_US
dc.identifier.issn2148-2446
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage47en_US
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/makale/TWpZNE9UZzBOQT09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/1864
dc.identifier.volume6en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.titleDestek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılmasıen_US
dc.title.alternativeClassification of Bee Species Using Support Vector Machines, YSA, K-Means and KNNen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
1864.pdf
Boyut:
2.11 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Koleksiyonu
Makale Koleksiyonu