Haploid ve Diploid Mısırların Aktif Öğrenme Yaklaşımı ile Sınıflandırılması

Ali Güneş; Emrah Dönmez

doi:10.46387/bjesr.1239619

Haploid ve Diploid Mısırların Aktif Öğrenme Yaklaşımı ile Sınıflandırılması

Öz

Tarım ürünleri arasında mısır bitkisi başlıca besin kaynakları içerisinde gösterilmektedir. Mısır bitkilerinde karşılaşılan önemli konulardan birisi ıslah sürecidir. Islah çalışmalarında tohumların haploid ve diploid tiplerinin belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Geleneksel olarak, gıda ürünlerinde haploid ve diploid mısır türlerinin saptanması için uzman analizi kullanılır. Uzman analizi, zaman alıcı, sübjektif ve pahalıdır. Bilgisayarlı görü tabanlı çözümler, tarımsal uygulamalar için oldukça makul gereksinimlerdir. Bu çalışmada, haploit ve diploit mısırların aktif öğrenme kullanılarak saptanması için bir görüntüleme sistemi önerilmiştir. Geleneksel yaklaşımların aksine, sınıflandırıcı ile ilgili örneklerin algılanması ve etiketlenmesi için aktif bir öğrenme şeması kullanılır. Önerilen sistem kullanılarak, daha az sayıda örnekle daha yüksek doğruluğa sahip bir destek vektör sınıflandırıcı eğitilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

Yoktur

Kaynakça

B.W. Boote, D.J. Freppon, G.N. de La Fuente, T. Lübberstedt, B.J. Nikolau, and E.A. Smith “Haploid differentiation in maize kernels based on fluorescence imaging”, Plant Breeding, vol. 35, no. 4, pp. 439-445 2016.
G.N. de La Fuente, J.M. Carstensen, M.A. Edberg, and T. Lü bberstedt “Discrimination of haploid and diploid maize kernels via multispectral imaging”, Plant Breeding, vol. 136, no. 1, pp. 50-60, 2017.
J. Lin, L. Yu, W. Li, and H. Qin “Method for Identifying Maize Haploid Seeds by Applying Diffuse Transmission Near-Infrared Spectroscopy”, Applied Spectroscopy, vol. 72, no. 4, pp. 611–617, 2018.
Y. Altuntas, A.F. Kocamaz, R. Cengiz, and M. Esmeray “Classification of haploid and diploid maize seeds by using image processing techniques and support vector machines”, 26th IEEE Signal Processing and Communications Applications Conference, 2018.
X.-Y. Wang, W.-X. Liao, D. An, and Y. Wei “Maize Haploid Identification via LSTM-CNN and Hyperspectral Imaging Technology”, CoRR arXiv, vol. abs/1805.0, 2018.
L. Yu, W. Liu, W. Li, H. Qin, J. Xu, and M. Zuo “Non-destructive identification of maize haploid seeds using nonlinear analysis method based on their near-infrared spectra”, Biosystem Engineering, vol. 172, pp. 144-153, 2018.
Y. Altuntaş, Z. Cömert, and A.F. Kocamaz “Identification of haploid and diploid maize seeds using convolutional neural networks and a transfer learning approach”, Comp. and Elect. in Agr., vol. 163, pp. 1-11, 2019.
E. Donmez “Discrimination of Haploid and Diploid Maize Seeds Based on Deep Features”, 28th Signal Processing and Communications Applications Conference, 2020.

E. Dönmez “Classification of Haploid and Diploid Maize Seeds based on Pre-Trained Convolutional Neural Networks”, Celal Bayar Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, vol. 16, no. 3, pp. 323–331, 2020.
E. Dönmez “Enhancing classification capacity of CNN models with deep feature selection and fusion: A case study on maize seed classification”, Data and Know. Eng., vol. 141, p. 102075, pp. 1-12, 2022.
A. Gunes, A.S. Bilgi, G. Ortac, H. Kalkan, and K. Tasdemir “Active learning method for classifying the mold contaminated figs”, 24th Signal Processing and Communication Application Conference, 2016.
H. Kalkan, A. Güneş, E. Durmuş, and A. Kuşçu “Non-invasive detection of aflatoxin-contaminated figs using fluorescence and multispectral imaging”, Food Additives and Contaminants - Part A, vol. 31, no. 8, pp. 1414-1421, 2014.
P. Pudil, J. Novovičová, and J. Kittler “Floating search methods in feature selection”, Pattern Recog. Lett., vol. 15, no. 11, pp. 1119-1125, 1994.
D.D. Lewis and W.A. Gale “A sequential algorithm for training text classifiers”, 17th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 1994.
H.S. Seung, M. Opper, and H. Sompolinsky “Query by committee”, Fifth Annual ACM Workshop on Computational Learning Theory, 1992.
C.E. Shannon “A Mathematical Theory of Communication”, Bell System Technical Journal, vol. 27, no. 3, pp. 379-423, 1948.
T. Scheffer, C. Decomain, and S. Wrobel “Active hidden markov models for information extraction”, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), vol. 2189, 2001.
K. Blinker “Incorporating Diversity in Active Learning with Support Vector Machines”, Twentieth International Conference on Machine Learning, 2003.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Bilgisayar Yazılımı

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Ali Güneş
0000-0003-3116-1184
Türkiye

Emrah Dönmez ^*
0000-0003-3345-8344
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

30 Nisan 2023

Gönderilme Tarihi

20 Ocak 2023

Kabul Tarihi

12 Nisan 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 5 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.46387/bjesr.1239619

IZ

https://izlik.org/JA32RC42DY

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Güneş, A., & Dönmez, E. (2023). Haploid ve Diploid Mısırların Aktif Öğrenme Yaklaşımı ile Sınıflandırılması. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, 5(1), 57-66. https://doi.org/10.46387/bjesr.1239619

AMA

1.Güneş A, Dönmez E. Haploid ve Diploid Mısırların Aktif Öğrenme Yaklaşımı ile Sınıflandırılması. Müh.Bil.ve Araş.Dergisi. 2023;5(1):57-66. doi:10.46387/bjesr.1239619

Chicago

Güneş, Ali, ve Emrah Dönmez. 2023. “Haploid ve Diploid Mısırların Aktif Öğrenme Yaklaşımı ile Sınıflandırılması”. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi 5 (1): 57-66. https://doi.org/10.46387/bjesr.1239619.

EndNote

Güneş A, Dönmez E (01 Nisan 2023) Haploid ve Diploid Mısırların Aktif Öğrenme Yaklaşımı ile Sınıflandırılması. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi 5 1 57–66.

IEEE

[1]A. Güneş ve E. Dönmez, “Haploid ve Diploid Mısırların Aktif Öğrenme Yaklaşımı ile Sınıflandırılması”, Müh.Bil.ve Araş.Dergisi, c. 5, sy 1, ss. 57–66, Nis. 2023, doi: 10.46387/bjesr.1239619.

ISNAD

Güneş, Ali - Dönmez, Emrah. “Haploid ve Diploid Mısırların Aktif Öğrenme Yaklaşımı ile Sınıflandırılması”. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi 5/1 (01 Nisan 2023): 57-66. https://doi.org/10.46387/bjesr.1239619.

JAMA

1.Güneş A, Dönmez E. Haploid ve Diploid Mısırların Aktif Öğrenme Yaklaşımı ile Sınıflandırılması. Müh.Bil.ve Araş.Dergisi. 2023;5:57–66.

MLA

Güneş, Ali, ve Emrah Dönmez. “Haploid ve Diploid Mısırların Aktif Öğrenme Yaklaşımı ile Sınıflandırılması”. Mühendislik Bilimleri ve Araştırmaları Dergisi, c. 5, sy 1, Nisan 2023, ss. 57-66, doi:10.46387/bjesr.1239619.

Vancouver

1.Ali Güneş, Emrah Dönmez. Haploid ve Diploid Mısırların Aktif Öğrenme Yaklaşımı ile Sınıflandırılması. Müh.Bil.ve Araş.Dergisi. 01 Nisan 2023;5(1):57-66. doi:10.46387/bjesr.1239619