Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3943
Başlık: | Elektronik burun ile farklı kalitedeki Doğu Karadeniz çaylarının sınıflandırılması |
Diğer Başlıklar: | Classification of the East Black Sea teas in different qualities by electronic nose |
Yazarlar: | Kablan, Yavuz |
Anahtar kelimeler: | Elektronik burun, karar ağaçları, k-en yakın komşu, destek vektör makineleri, doğrusal ayrım analizi, çay, normalizasyon;Electronic nose, decision trees, k-nearest neighbors, support vector machines, linear discrimination analysis, tea, normalization |
Yayın Tarihi: | Oca-2018 |
Yayıncı: | Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü |
Özet: | Bu tez kapsamında, elektronik burunun nesnelere ait kokuların algılanmasından faydalanılarak, Doğu Karadeniz'e özgü yetişen çay bitkisinden elde edilen çay içeceklerinin çeşitleri arasındaki ayırımı için çalışmalar yapılmıştır. Tezde altı adet farklı çay türüne ait bilgiden oluşan bir veri tabanı oluşturulmuştur. Bu veri tabanında OFÇAY markasına ait; Çamlıca Filizi, Hazine, Everyday, Regular ile DEREN markasına ait Tomurcuk Bergamot çayı ve ÇAYKUR'a ait Tomurcuk çayı kullanılmıştır. Veri tabanı, demlenmiş çayların ortama yaydığı kokulardan faydalanılarak oluşturulmuştur. Yapılan işlemlerde taşıyıcı gaz olarak ortam havası kullanılmış, işlemlerde ortam havasının olumsuz etkilerinden kaçınmak için koku bilgisi ile ortam havasına ait bilgi birbirinden çıkarılmıştır. Birbirinden ayırt edilmeye çalışılan nesneler birbirlerine çok yakın türler oldukları için ortama yaydıkları kokunun birbirlerinden ayırt edilebilmesi için öznitelikler ve sınıflandırma algoritmaları araştırılmıştır. Bu araştırmalar sonucunda türev ve integrale bağlı özniteliklerin daha fazla başarı sağladığı görülmüştür. Bununla birlikte öznitelikler üzerinde normalizasyonun da etkisi olup olmadığı incelenmiştir. Bu bağlamda normalizasyonun sınıflandırmaya olumlu etkisi olduğu sonucuna varılmıştır. Verileri sınıflandırmak için; Karar ağaçları, k-En yakın komşu, Doğrusal ayrım analizi, Destek vektör makineleri ve Sınıflandırıcı toplulukları algoritmaları kullanılmıştır. En başarılı sonuç Doğrusal ayrım analizi algoritması kullanılarak elde edilmiştir. |
URI: | http://acikerisim.ktu.edu.tr/jspui/handle/123456789/3943 |
Koleksiyonlarda Görünür: | Elektrik-Elektronik Mühendisliği |
Bu öğenin dosyaları:
Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
---|---|---|---|---|
492419.pdf | 3.7 MB | Adobe PDF | ![]() Göster/Aç |
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.