Araştırma Makalesi

Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı

Cilt: 49 Sayı: 1 10 Ocak 2018
PDF İndir
TR EN

Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı

Öz

Renk, birçok taze meyve ve sebzenin kalitesini ve tüketici tercihlerini belirleyen önemli bir özelliktir. Meyvelerin renk ölçümünde, uniform renk ölçeği nedeniyle CIE L*a*b* en çok kullanılan renk uzayıdır. Bu çalışmada elma çeşitlerinin renk özelliklerine ait ham veriler ilk aşamada test ve eğitim verileri olarak iki kısma ayrılmış, eğitim verileri üzerinde analizler yapılmış ve test verileri ise testlerde kullanılmıştır. Find laws algoritması uygulanarak elde edilen kurallar Color index (CI), hue angle (h*) and Chroma (C*) değerlerini tahmin etmek için kullanılmıştır. İkinci aşamada ise ham veriler cluster analizine tabi tutularak Strict ve Liberal seçenekleri ile sınıflandırılmıştır. Find laws algoritması her bir sınıfa tek tek uygulanıp, her bir CI, h*, C* parametreleri için elde edilen 7 farklı tahmin kuralı R2 değerlerine göre karşılaştırılarak en yüksek doğruluğa sahip kurallar tespit edilmiştir. 

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Amir Ahmad, Sarosh Hashmi, K-Harmonic means type clustering algorithm for mixed datasets, Applied Soft Computing 48 (2016) 39–49.
  2. A.K. Jain, R.C. Dubes, Algorithms for Clustering Data, Prentice-Hall, Inc., 1988.
  3. Giuliano Armano, Mohammad Reza Farmani, Multiobjective clustering analysis using particle swarm optimization, Expert Systems With Applications 55 (2016) 184–193.
  4. Han, J., Kamber, M. (2000). Data mining: concepts and techniques, the Morgan Kaufmann Series in data management systems. Morgan Kaufmann.
  5. Cheng, H. , Yang, S. , & Cao, J. (2013). Dynamic genetic algorithms for the dynamic load balanced clustering problem in mobile ad hoc networks. Expert Systems with Applications, 40 (4), 1381–1392.
  6. Kao, Y.-T., Zahara, E., Kao, I.W. (2008). A hybridized approach to data clustering. Expert Systems with Applications, 34 (3), 1754–1762. doi: 10.1016/j.eswa.2007. 01.028.
  7. Leung, Y., Zhang, J. S., Xu, Z. B. (2000). Clustering by scale-space filtering. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22 (12), 1396–1410. doi: 10.1109/34.895974 .
  8. Nguyen, C. D., Cios, K. J. (2008). Gakrem: a novel hybrid clustering algorithm. Information Sciences, 178 (22), 4205–4227. doi: 10.1016/j.ins.2008.07.016.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Bünyamin Demir *
MERSİN ÜNİVERSİTESİ
Türkiye

Feyza Gürbüz
ERCİYES ÜNİVERSİTESİ

Zeynel Abidin Kuş
ERCİYES ÜNİVERSİTESİ

Yayımlanma Tarihi

10 Ocak 2018

Gönderilme Tarihi

13 Aralık 2017

Kabul Tarihi

2 Ocak 2018

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2018 Cilt: 49 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Demir, B., Gürbüz, F., Eski, İ., & Kuş, Z. A. (2018). Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 49(1), 37-43. https://doi.org/10.17097/ataunizfd.365231
AMA
1.Demir B, Gürbüz F, Eski İ, Kuş ZA. Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi. 2018;49(1):37-43. doi:10.17097/ataunizfd.365231
Chicago
Demir, Bünyamin, Feyza Gürbüz, İkbal Eski, ve Zeynel Abidin Kuş. 2018. “Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı”. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 49 (1): 37-43. https://doi.org/10.17097/ataunizfd.365231.
EndNote
Demir B, Gürbüz F, Eski İ, Kuş ZA (01 Ocak 2018) Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 49 1 37–43.
IEEE
[1]B. Demir, F. Gürbüz, İ. Eski, ve Z. A. Kuş, “Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı”, Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, c. 49, sy 1, ss. 37–43, Oca. 2018, doi: 10.17097/ataunizfd.365231.
ISNAD
Demir, Bünyamin - Gürbüz, Feyza - Eski, İkbal - Kuş, Zeynel Abidin. “Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı”. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 49/1 (01 Ocak 2018): 37-43. https://doi.org/10.17097/ataunizfd.365231.
JAMA
1.Demir B, Gürbüz F, Eski İ, Kuş ZA. Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi. 2018;49:37–43.
MLA
Demir, Bünyamin, vd. “Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı”. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, c. 49, sy 1, Ocak 2018, ss. 37-43, doi:10.17097/ataunizfd.365231.
Vancouver
1.Bünyamin Demir, Feyza Gürbüz, İkbal Eski, Zeynel Abidin Kuş. Meyve renk özelliklerini tahmin etmek için veri madenciliği yaklaşımı. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi. 01 Ocak 2018;49(1):37-43. doi:10.17097/ataunizfd.365231

Bu dergide yayınlanan makaleler Creative Commons Uluslararası Lisansı (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) kapsamında yayınlanmaktadır. Bu, orijinal makaleye uygun şekilde atıf yapılması şartıyla, eserin herhangi bir ortam veya formatta kopyalanmasını ve dağıtılmasını sağlar. Ancak, eserler ticari amaçlar için kullanılamaz.

https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/