HANDE KÜÇÜKÖNDER, KUBİLAY KAZIM VURSAVUŞ, Fatih ÜÇKARDEŞ

K-Star, Rastgele Orman ve Karar Ağacı (C4.5) Sınıflandırma Algoritmaları ile Domatesin Renk Olgunluğu Üzerinde Bazı Mekanik Özelliklerin Etkisinin Belirlenmesi

Bu çalışma, domatesin renk olgunluğu üzerine kabuk yırtılma noktasındaki kuvvet, kabuk yırtılma noktasındaki enerji ve kabuk yırtılma sertliği gibi mekanik özelliklerin etkisinin veri madenciliği yönteminin danışmanlı öğrenme algoritmaları ile belirlenmesi amacıyla yürütülmüştür. Araştırmada toplam 88 adet domates örneği kullanılmış ve her domateste 4 farklı ekvatoral bölgede renk ölçümü gerçekleştirilerek toplamda 352 adet renk ölçümü kullanılmıştır. Mekanik özelliklere göre yapılan sınıflandırma işlemlerinde veri madenciliğinin K-Star, Random Forest ve Karar Ağacı (C4.5) algoritmalarından yararlanılmış ve oluşan sınıflandırma modellerinin karşılaştırmasında hata varyans kriterlerinden, Hata kareler ortalamasının karekökü (Root Mean Square Error-RMSE), Ortalama mutlak hata (Mean absolute error-MAE), Bağıl karesel hatanın karakökü (Root relative squared error-RRSE) ile Göreli mutlak hata (Relative absolute error RAE) değerlerinin düşük, sınıflandırma doğruluk oranının ise yüksek olması dikkate alınmıştır. Yapılan karşılaştırma sonucunda ise örnek tabanlı K-Star algoritmasına göre oluşan [MAE: 0,004, RMSE: 0,006, %RAE: 1,73 ve %RRSE: 1,70] sınıflandırma modelinin diğerlerine nazaran daha iyi sınıflandırıcı olduğu tespit edilmiştir. K-Star algoritmasına göre yapılan sınıflandırma ile domateste olgunluk derecesi üzerinde kabuk yırtılma noktasındaki kuvvet ile kabuk yırtılma sertliği özelliklerinin yeşil, açık kırmızı ve renk dönüşüm dönemlerinde etkisinin önemsiz diğer dönemlerde önemli kabuk yırtılma noktasındaki enerjinin ise yalnızca pembe ve renk dönüşüm safhalarında etkili diğer renk oluşum safhalarında ise önemsiz olduğu bulunmuştur.

Determining The Effect of Some Mechanical Properties on Color Maturity of Tomato With K-Star, Random Forest and Decision Tree (C4.5) Classification Algorithms

This study was conducted in order to determine the effect of the mechanical properties such as maximum force at the skin rupture point, energy at the skin rupture point and the skin firmness on color maturity of tomato by supervised learning algorithms of data mining. In the present study, a total of 88 tomato samples were used, and color measurements for each tomato in 4 different equatorial regions were performed and a total of 352 color measurement units were used. In the classification processes performed according to these mechanical properties, KStar, Random Forest and Decision Tree (C4.5) algorithms of data mining were utilized, and in the comparison of comprising classification models, Root Mean Square Error (RMSE), Mean absolute error (MAE), Root relative squared error (RRSE) and Relative absolute error (RAE) values, which are some of the criteria of error variance, were considered to be low, while the classification accuracy rate was considered to be high. As a result of the comparison made, the classification model formed according to K-Star instance-based algorithm [MAE: 0.004, RMSE: 0.006, %RAE: 1.73, %RRSE: 1.70] has been found to be a better classifier compared to the others. With the classification made according to K-Star algorithm, the maximum force at the skin rupture point on the degree of maturity of tomato and the skin firmness were found to be green, light red, and their effects are non-significant during the color conversion periods, and found significant during other periods while the energy at the skin rupture point is only pink and has been to be significant during the color conversion stages and non-significant during other stages.

___

Aha DW, Kibler D, Albert MK. 1991. Instance-based learning algorithms. Machine Learning 6: 3766.
Akar Ö, Güngör O. 2010. Rastgele orman sınıflandırıcısı ile arazi kullanım alanlarının belirlenmesi, III. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, Gebze, Kocaeli, 11-13 Ekim 2010, Bildiriler Kitabı, sf: 142-152.
ASAE Standards 2009: [ASAE Standards (2009). Compression test of food materials of convex shape. ASAE S368.4 DEC 2000 (R2008). American Society of Agricultural and Biological Engineers, St. Joseph, Michigan, USA, pp. 678- 686].
Batu A. 2004. Determination of acceptable firmness and colour values of tomatoes. Journal of Food Engineering 61: 471-475. Biggs D, Ville BD, Suen E. 1991. A method of choosing multiway partitions for classification and decision trees. Journal of Applied Statistics18: 49-62.
Boyacıoğlu H, Güneri P. 2006. Sağlık Araştırmalarında Kullanılan Temel İstatistik Yöntemler, Hacettepe Diş hekimliği Fakültesi Dergisi, 30: 33-39
Braga GC, Couto SM, Hara T, Neto JTPA. 1999. Mechanical behaviour of macadamia nut under compression loading. Journal of Agricultural Engineering Research, 72: 239-245.
Camdeviren HA, Yazici AC, Akkus Z, Bugdayci R, Sungur MA. 2007. Comparison of logistic regression model and classification tree: an application to postpartum depression data. Expert Systems With Applications 32: 987994.
Coşkun C, Baykal. A. 2011. Veri Madenciliğinde Sınıflandırma Algoritmalarının Bir Örnek Üzerinde Karşılaştırılması, Akademik Bilişim11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, Malatya, 2 - 4 Şubat 2011 İnönü Üniversitesi, S. 51-58.
Çölkesen. 2010. Uzaktan algılamada ileri sınıflandırma tekniklerinin karşılaştırılması ve analizi, Yüksek Lisans Tezi, Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Mühendislik ve Fen bilimleri Enstitüsü, Gebze, 153s.
Er O, Cetişli B, Sofu MM, Kayacan MC. 2013. Gerçek zamanlı otamatik elma tasnifleme. Suleyman Demirel University Journal of Natural and Applied Science 17: 31-38.
Eraltan FM. 2005. Şeftalinin mekanik özellikleri üzerine çeşit ve depolama süresi etkilerinin araştırılması, Yüksek Lisans tezi, Çukurova Ünv. Fen Bilimleri Ens., Adana,39s.
Jay S, Lawrence R, Repasky K, Keith C. 2009. Invasive species mapping using low cost hyper spectral imagery, ASPRS 2009 Annual Conference, March 9-13, Baltimore, Maryland.
Kara M, Turgut N. 1988. Erzurum yöresinde yetiştirilen patates çeşitlerinin önemli bazı mekanik özelliklerinin saptanması üzerine bir araştırma. Tarımsal Mekanizasyon 11. Ulusal Kongresi, Erzurum, (Tarih 10-12 Ekim 1988) 11. Ulusal Kongresi Bildiri Kitabı, sf: 302-313.
Kavdir I, Guyer DE. 2004. Comparison of artificial neural networks and statistical classifiers in apple sorting using textural features. Biosystems Engineering 89: 331344.
Kavzoğlu T, Çölkesen İ. 2010. Karar Ağaçları İle Uydu Görüntülerinin Sınıflandırılması: Kocaeli Örneği, Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi Cilt: 2, No: 1, 2010 (36-45).
Keskin S. 2004. 2 x 2 Tablolarında Bazı Örnek Genişlikleri ve I. Tip Hata Seviyeleri (a) İçin Kappa (K) İstatistiğine Ait Ampirik Olarak Gerçekleşen Kritik Değerler, Tarım Bilimleri Dergisi, 10: 169-173.
Lee KC, Han I, Kwon Y. 1996. Hybrid neural network models for bankruntcy predictions. Decision Supporte Systems 18: 63-73.
Loh WY, Shih YS. 1997. Split selection methods for classification trees. Statistica Sinica 7: 815-840.
Olorunda AO, Tung MA. 1985. Simulated transit studies on tomatoes; effects of compressive load, container,vibration and maturity on mechanical damage. Journal of Food Technology 20: 669-678.
Sencan S. 2004. Decision Tree Classification of Multi-Temporal Images For Field-Based Crop Mapping, ODTU Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi. s. 139, Ankara. Sırısomboon P, Tanaka M, Kojima T. 2012. Evaluation of tomato textural mechanical properties. Journal of Food Engineering 111: 618-624.
Vursavuş K, Özgüven F. 2007. Golden Delicious, Stark Krimson ve Granny Smith Elma Çeşitlerinin Çarpma Zedelenme Hassasiyetinin Belirlenmesi. Tarımsal Mekanizasyon 24. Ulusal Kongresi, Antakya 5-6 Eylül, 24. Ulusal Kongresi Bildiri Kitabı, sf:268-278.
Watts JD, Lawrence RL. 2008. Merging random forest classification with an object-oriented approach for analysisof agricultural lands, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial InformationSciences, XXXVII(B7).
Weka 3.4.5. 2013. http://kent.dl.sourceforge.net/sourceforge /weka/weka-3-4-5jre.exe. Erisim Tarihi: 25.01.2013.
Yurtlu YB, Erdoğan D. 2005. Depolama süresinin bazı hıyar çeşitlerinde mekanik özelliklere olan etkisinin belirlenmesi. Tarım Bilimleri Dergisi 11: 251-256.