Kurum Üzüm Tanelerinin Sınıflandırılması İçin Hibrit Bir Yaklaşım

Authors : Serhat Kiliçarslan

Pages : 62-71

Doi:10.46387/bjesr.1084590

View : 22 | Download : 16

Publication Date : 2022-04-29

Article Type : Research

Abstract :Kuru üzüm içeriğinde barındırdığı mineraller ve vitaminlerden kaynaklı çok iyi bir enerji ve besin kaynağı olarak karşımıza çıkmaktadır. Dünya genelindeki kuru üzümün %23’ü Türkiye’deki topraklardan elde edilmektedir. Geleneksel olarak, kuru üzümün cinsine ve kalitesine karar vermek uzun ve maliyetli bir süreçtir. Ayrıca, kuru üzümün cinsinin belirlenmesinde tecrübe ve bilgi birikimler önem arz etmektedir. Bu nedenle, kuru üzümün doğru sınıflandırılabilmesi açısından veri madenciliği yöntemleri ile karar destek siteminin geliştirilmesi önemlidir. Bu çalışmada, kuru üzüm tanelerinin türünün tahmini için rotasyon ormanı (RO) ve yığınlanmış otokodlayıcı (YOK) derin öğrenme algoritmalarını kullanan bir hibrit model öneriyoruz. Deneysel değerlendirme sonucunda, hibrit YOKRO yöntemi çalışmada kullanılan klasik veri madenciliği yöntemleri ile derin öğrenme yöntemlerinden performans açısından %91,50 ile yüksek başarı elde edilmiştir.
Keywords : Kuru Üzüm Taneleri, Derin Öğrenme, Klasik Veri Madenciliği, Hibrit, Sınıflandırma