Bulanık mantık ve yapay sinir ağı yöntemleri ile kurutma sürecinin modellenmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorBuluş, Halil Nusret
dc.contributor.authorLevent, Mert
dc.date.accessioned2023-04-27T20:40:56Z
dc.date.available2023-04-27T20:40:56Z
dc.date.issued2022
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.description.abstractFındık 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
dc.description.abstractIn 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.
dc.identifier.endpage46
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=RsTBl6RWK25OBMIKtIgYYQ7duWxcymmRYWsDOgdKSIp18rpGGxTDd40lj8g3ynF7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11776/11479
dc.identifier.yoktezid759812
dc.institutionauthorLevent, Mert
dc.language.isotr
dc.publisherTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Control
dc.subjectANFIS
dc.subjectANFIS
dc.subjectHücresel yapay sinir ağları
dc.subjectCellular artificial neural networks
dc.subjectLevenberg-marquardt
dc.subjectLevenberg-marquardt
dc.subjectMikrodalga kurutma
dc.subjectMicrowave drying
dc.titleBulanık mantık ve yapay sinir ağı yöntemleri ile kurutma sürecinin modellenmesi
dc.title.alternativeModeling of drying processes with fuzzy logic and artifical neural network methods
dc.typeMaster Thesis

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
759812.pdf
Boyut:
2.13 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu