Bulanık mantık ve yapay sinir ağı yöntemleri ile kurutma sürecinin modellenmesi

Abstract

Fındık üretiminde ön sıralarda yer alan Türkiye'de, genelde Karadeniz Bölgesinde yetiştirilen bu ürünün, diğer gıda ürünleri gibi kurutularak saklanması ürünün kullanım ömrünü uzatmaktadır. Genelde açık havada kurutulan bu tip ürünler için zemin ve iklim şartlarının elverişli olmaması nedeniyle birçok kurutma yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntemler kurulması ve işletmesi maliyetli olan yöntemlerdir. Ürünün kurutulması ve nem miktarının hesaplanması ile bu maliyetin azaltılması planlanmaktadır. Bunun için kullanılacak yöntemlerden biri de yapay zeka teknikleridir. Bu tez çalışmasında yapay zeka tekniklerinden olan yapay sinir ağları ve bulanık mantık tabanlı çıkarım sistemi bu kurutma parametrelerinin tahmini için kullanılmıştır. Bu yüksek lisans tez çalışmasında birçok farklı model oluşturulan yapay sinir ağının, en iyi sonuç veren modeli ile bulanık mantık çıkarım modeli karşılaştırılmış, deneysel verilere olan yakınlıkları incelenerek bir tahmin sistemi kurulması hedeflenmiştir

In Turkey, which is at the forefront of hazelnut production, this product, which is generally grown in the Black Sea Region, is stored by drying like other food products, extending the life of the product. Many drying methods have been developed for this type of products, which are generally dried in the open air, due to the unsuitable ground and climatic conditions. These methods are costly to set up and operate. It is planned to reduce this cost by drying the product and calculating the moisture content. One of the methods to be used for this is artificial intelligence techniques. In this thesis, artificial neural networks and fuzzy logic based inference system, which are artificial intelligence techniques, are used for the estimation of these drying parameters. In this master's thesis study, many different models of the artificial neural network were created, the model with the best results was compared with the fuzzy logic inference model, and it was aimed to establish a prediction system by examining their proximity to the experimental data.