- Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
- Cilt: 35 Sayı: 2
- Onobrychis Bitkisine Ait Meyve Tiplerinin Makine Öğrenmesi Yaklaşımıyla Sınıflandırılması
Onobrychis Bitkisine Ait Meyve Tiplerinin Makine Öğrenmesi Yaklaşımıyla Sınıflandırılması
Authors : Mehmet Selim Kizgin, Zafer Çambay, Hakan Sepet, Salih Taha Alperen Özçelik, Hakan Uyanik
Pages : 87-96
View : 27 | Download : 13
Publication Date : 2023-09-30
Article Type : Research
Abstract :Bu çalışmada amaç makine öğrenmesi ve Yerel İkili Örüntü (YİÖ) hakkında genel bir bilgi verip bu bilgi ışığında Türkiye’de yetişen korunga (Onobrychis) bitki meyvelerini makine öğrenmesi ile sınıflandırmaktır. 4 farklı Korunga (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 (Onobrychis) meyve çeşitlerini sınıflandırmasını yapmak için makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Kullanılan bu yöntemler sırasıyla Destek Vektör Makinesi (DVM), Naif Bayes(NB), Karar Ağaçları (KA) ve K-En Yakın Komşu (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