Özet Veri madenciliği, birçok teknik ve algoritmayı kullanarak büyük veri tabanlarından anlamlı bilgileri çıkarma işlemidir. Veri madenciliği genellikle, "verilerde bilgi keşfi" olarak adlandırılan ve bu bilgileri bulmak için kullanılan yöntemlerdir. Veri madenciliğinin temel yöntemlerinden birisi olan kümeleme yöntemidir. Kümeleme yöntemi günümüz dünyasında hızla çoğalan verilerin analizinde kullanılacak en güçlü yöntemlerdendir. Kümeleme bazı benzerlik mesafelerine dayalı olarak verilerdeki doğal gruplamaları veya kümeleri bulma tekniğidir. Kümeleme aslında birçok farklı veri analizlerinde temel bir adımdır. Bundan dolayı bu derlemede kümeleme algoritmalarında kullanılan farklı yöntemler özet bir şekilde anlatılmıştır.
İnsan ihtiyaçlarından ilk sıralarda yer alan beslenme tarımın önemini vurgulamaktadır. Ancak sürekli artan insan popülasyonu ve tarım yapılan alanların azalması tarımda farklı yaklaşımların gerekliliğini zorunlu kılmıştır. Bu gerekçe ile tarım sektöründe yapay zekâ (AI), nesnelerin interneti (IoT) ve mobil internet bağlantıları kullanılarak tarımın ve veriminin artırılması sürdürülebilirliğinin sağlanması için çalışmalar yapılmaktadır. Bu araştırmada tarım alanında yapılan yeniliklere 2017 ile 2021 yılları arasında teknoloji açısından yaklaşımları değerlendirilerek Beşinci Nesil Mobil İletişim (5G) teknolojisinin ayrımına varılmaya çalışılmıştır. 5G’nin sağladığı yüksek hızlı veri iletimi sayesinde gerçek zamanlı veri iletimi ile hasat, yabancı ot tespiti, sulama, ilaçlama uygulamalarında daha kapsamlı, doğru ve zaman, maliyet, iş gücü konularında tasarruf edilerek sürdürülebilirliğin sağlanması ve verimin artırılması öngörülmesi üzerine çalışma yapılmıştır.
The quality of groundwater plays an important role in irrigation management and planning. The most commonly used method when classifying the irrigation water quality is the United States Soil Laboratory (USSL) diagram. Fuzzy logic approach is one of the widely used methods produced more precise and accurate results according to the USSL diagram. A rulebased, fuzzy logic irrigation water quality (FL-IWQ) were evaluated by using electrical conductivity (EC), sodium adsorption ratio (SAR), and residual sodium carbonate (RSC) values of groundwater in irrigation, in Bafra plain. The FL-IWQ defuzzification methodscenter of area (COA), mean of maxima (MOM), least of maxima (LOM), and (SOM) were selected and compared with quality values of groundwater in irrigation. Based on the results of the FL-IWQ defuzzification methods with quality values of groundwater in irrigation, the determination of coefficients for COA, MOM, SOM and LOM were 0.9874, 0.9755, 0,9574 and 0.9453, respectively. Results obtained from FL-IWQ revealed that there has been 93% general agreement with the results obtained from the USSL diagram and RSC classification. The developed fuzzy model produced more reliable results for groundwater in irrigation than that of the USSL-diagram and RSC classification. The study suggests using proposed fuzzy model as a promising alternative to the traditional ones for classifying the quality of groundwater in irrigation under uncertain conditions.
The thyroid hormone, which is secreted by the thyroid gland, helps regulate the body's metabolism. Thyroid disorders can range from a small, harmless goiter that does not need to be treated for life-threatening cancer. The most common thyroid problems include abnormal production of thyroid hormones. Overproduction of the thyroid leads to the thyroid and inadequate hormone production leads to hypothyroidism. Although the effects can be unpleasant or uncomfortable, many thyroid problems can be managed well if they are timely diagnosed and treated correctly. In this paper, the diagnosis of thyroid disease is investigated using deep learning based on the imperialist competitive algorithm feature selection method.
This research investigates an artificial neural network for predicting the chlorophyll concentration index and the effect of different nitrogen doses on the yield, yield components of Bread Wheat (Triticum aestivum L.). Plants were fertilized with 5, 10, 15, 20, and 25 kg da-1 nitrogen doses. The chlorophyll concentration index of each leaf was measured using a SPAD meter. The coefficient of determination values was found to be 0.99. In artificial neural network modeling, chlorophyll concentration values were estimated with SPAD readings. Artificial neural network modeling successfully described the relationship between actual chlorophyll concentration index values and predicted chlorophyll concentration index values. Agronomic parameters plant height (110.66-92.73 cm), the number of spikes per square meter (461.01-355.50), the number of seeds per spike (43.88-23.83), the weight of seed per spike (2.07-0.91 g), hectoliter weight, thousand-grain weight (43.10-35.89 g), grain yield (638.76-343.06 kg.da-1), protein contents (11.16-8.34 %), the value of sedimentation (19.40-11.94) were found statistically important.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.