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

Bu 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 i...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors:	HASAN DEMİR, Pakize ERDOĞMUŞ, Meral KEKEÇOĞLU
Format:	Article
Language:	English
Published:	Düzce University 2018-01-01
Series:	Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
Subjects:	sınıflandırma bal arısı varyasyon
Online Access:	https://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/issue/34777/328596?publisher=duzce

id	doaj-d698f915a0e74845a60a87350917ed36
record_format	Article
spelling	doaj-d698f915a0e74845a60a87350917ed362020-11-25T01:23:26ZengDüzce UniversityDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi2148-24462018-01-0161476710.29130/dubited.32859697Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin SınıflandırılmasıHASAN DEMİRPakize ERDOĞMUŞ0Meral KEKEÇOĞLU1DÜZCE ÜİVERSİTESİDÜZCE ÜNİVERSİTESİBu 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 görülmüştür.https://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/issue/34777/328596?publisher=duzcesınıflandırmabal arısı varyasyon
collection	DOAJ
language	English
format	Article
sources	DOAJ
author	HASAN DEMİR Pakize ERDOĞMUŞ Meral KEKEÇOĞLU
spellingShingle	HASAN DEMİR Pakize ERDOĞMUŞ Meral KEKEÇOĞLU Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi sınıflandırma bal arısı varyasyon
author_facet	HASAN DEMİR Pakize ERDOĞMUŞ Meral KEKEÇOĞLU
author_sort	HASAN DEMİR
title	Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması
title_short	Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması
title_full	Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması
title_fullStr	Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması
title_full_unstemmed	Destek Vektör Makineleri, YSA, K-Means ve KNN Kullanarak Arı Türlerinin Sınıflandırılması
title_sort	destek vektör makineleri, ysa, k-means ve knn kullanarak arı türlerinin sınıflandırılması
publisher	Düzce University
series	Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
issn	2148-2446
publishDate	2018-01-01
description	Bu 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 görülmüştür.
topic	sınıflandırma bal arısı varyasyon
url	https://dergipark.org.tr/tr/pub/dubited/issue/34777/328596?publisher=duzce
work_keys_str_mv	AT hasandemir destekvektormakineleriysakmeansveknnkullanarakarıturlerininsınıflandırılması AT pakizeerdogmus destekvektormakineleriysakmeansveknnkullanarakarıturlerininsınıflandırılması AT meralkekecoglu destekvektormakineleriysakmeansveknnkullanarakarıturlerininsınıflandırılması
_version_	1725122333786505216

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

Similar Items