Show simple item record

dc.contributor.advisorUçan, Osman Nuri
dc.contributor.authorBilgili, Erdem
dc.date.accessioned2021-05-07T12:29:56Z
dc.date.available2021-05-07T12:29:56Z
dc.date.submitted1999
dc.date.issued2021-04-05
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/621510
dc.description.abstractIV t v I ÖZET Bu çalışmada, yapay sinir ağı teknikleri kullanarak bitki yapraklarına ait görüntüler sınıflandırılmıştır. Farklı beş türe ait yaprak görüntüsü ile yapay sinir ağı eğitilmiştir. Bu beş sınıf ve bunlardan farklı beş sınıfa ait toplam on türe ait yaprak görüntüleri test edilmiştir. Sınıflandırma işleminde geriye yayılma algoritması ve hopfield ağ modeli kullanılmıştır. Bu iki yöntemin performansları karşılaştırılarak, geriye yayılma algoritmasının daha verimli olduğu gözlenmiştir. « f i
dc.description.abstractSUMMARY In this study, images of foliages were classified by using artificial neural networks techniques. Artificial neural networks was trained by image of model foliages of five different foliage classes. These five types and the other five types which are different were tested. During the classification process, back propagation algorithm and hopfield net model was used. It is observed that performance of back propagation nets were highly better than the performance of hopfield nets.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectElektrik ve Elektronik Mühendisliğitr_TR
dc.subjectElectrical and Electronics Engineeringen_US
dc.titleYapay sinir ağları ile bitkilerin şekillerinin sınıflandırılması (yapraktan bitki tanıma)
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2021-04-05
dc.contributor.departmentElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.subject.ytmLeafs
dc.subject.ytmArtificial neural networks
dc.subject.ytmPlant recognition
dc.identifier.yokid84063
dc.publisher.instituteMühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityGEBZE YÜKSEK TEKNOLOJİ ENSTİTÜSÜ
dc.identifier.thesisid84063
dc.description.pages124
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/embargoedAccess