Classification of Siirt and Long Type Pistachios (Pistacia vera L.) by Artificial Neural Networks
Abstract
Keywords
Kaynakça
- Babadoğan, G., 2009, Antepfıstığı, T. C. Başbakanlık Dış Ticaret Müsteşarlığı İhracatı Geliştirme Etüd Merkezi Sektör Raporu, www.kobisektor.com/files.php?force&file= antep_520031016.pdf (25/11/2009).
- Babadoğan, G., 2012, Antepfıstığı, T. C. Başbakanlık Dış Ticaret Müsteşarlığı İhracatı Geliştirme Etüd Merkezi Sektör Raporu, http://www.sehitkamil.gov.tr/ortak_icerik/ sehitkamil/antep_fistigi_2012.pdf(02/02/2014)
- Bilim, H. C., 2009, Antepfıstığı Bahçelerinde Pratik Uygulamalar El Kitabı. http://www.afae.gov.tr/fistikkitap/ kitap.html (25/11/2009).
- Castelman, R. K., 1996. Digital image processing. Prentice hall, Englewood Cliffs, New Jersey, USA. Neuman, M. R., H. D. Sapirstein, E. Shwedyk and W. Bushuk. 1989. Wheat grain colour analysis by digital image processing. II. Wheat class discrimination. Journal of Cereal Science 10: 183-188.
- Dalen, G. V. 2004. Determination of the size distribution and percentage of broken kernels of rice using flatbed scanning and image analysis. Food Research International 37: 51-58.
- FAO, (2010). “Food and Agriculture Commodities,”. http://www.fao.org/es/ess/top/commodity.html
- Fausett, L., 1994. Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications, Prentice Hall.
- Gezginç, Y., Duman, A. D., 2004, Antepfıstığı İşleme Tekniği ve Muhafazasının Kalite Üzerine Etkisi. Gıda 29 (5): 373- 378.
Ayrıntılar
Birincil Dil
İngilizce
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
1 Nisan 2015
Gönderilme Tarihi
4 Haziran 2015
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2015 Cilt: 3 Sayı: 2
Cited By
Antep fıstığının derin öğrenme ile dış kabuk rengine göre sınıflandırılması
Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.28948/ngumuh.1064522Classification of pistachios with deep learning and assessing the effect of various datasets on accuracy
Journal of Food Measurement and Characterization
https://doi.org/10.1007/s11694-022-01313-5Detection of hazelnut varieties and development of mobile application with CNN data fusion feature reduction-based models
European Food Research and Technology
https://doi.org/10.1007/s00217-023-04369-9Fast and Accurate Classification of Corn Varieties Using Deep Learning With Edge Detection Techniques
Journal of Food Science
https://doi.org/10.1111/1750-3841.70439Guava Fruit Disease Classification Using Deep Learning and Machine Learning Models
Research in Agricultural Sciences
https://doi.org/10.17097/agricultureatauni.1665941