Elektronik burun ile farklı kalitedeki Doğu Karadeniz çaylarının sınıflandırılması
Classification of the East Black Sea teas in different qualities by electronic nose
Yazar: YAVUZ KABLAN
Danışman: DOÇ. DR. AYTEN ATASOY
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez kapsamında, elektronik burunun nesnelere ait kokuların algılanmasından faydalanılarak, Doğu Karadeniz'e özgü yetişen çay bitkisinden elde edilen çay içeceklerinin çeşitleri arasındaki ayırımı için çalışmalar yapılmıştır. Tezde altı adet farklı çay türüne ait bilgiden oluşan bir veri tabanı oluşturulmuştur. Bu veri tabanında OFÇAY markasına ait; Çamlıca Filizi, Hazine, Everyday, Regular ile DEREN markasına ait Tomurcuk Bergamot çayı ve ÇAYKUR'a ait Tomurcuk çayı kullanılmıştır. Veri tabanı, demlenmiş çayların ortama yaydığı kokulardan faydalanılarak oluşturulmuştur. Yapılan işlemlerde taşıyıcı gaz olarak ortam havası kullanılmış, işlemlerde ortam havasının olumsuz etkilerinden kaçınmak için koku bilgisi ile ortam havasına ait bilgi birbirinden çıkarılmıştır. Birbirinden ayırt edilmeye çalışılan nesneler birbirlerine çok yakın türler oldukları için ortama yaydıkları kokunun birbirlerinden ayırt edilebilmesi için öznitelikler ve sınıflandırma algoritmaları araştırılmıştır. Bu araştırmalar sonucunda türev ve integrale bağlı özniteliklerin daha fazla başarı sağladığı görülmüştür. Bununla birlikte öznitelikler üzerinde normalizasyonun da etkisi olup olmadığı incelenmiştir. Bu bağlamda normalizasyonun sınıflandırmaya olumlu etkisi olduğu sonucuna varılmıştır. Verileri sınıflandırmak için; Karar ağaçları, k-En yakın komşu, Doğrusal ayrım analizi, Destek vektör makineleri ve Sınıflandırıcı toplulukları algoritmaları kullanılmıştır. En başarılı sonuç Doğrusal ayrım analizi algoritması kullanılarak elde edilmiştir.

Abstract:
In the scope of this academic work, studies were carried out to determine the distinction between the varieties of tea drinks obtained from tea plants grown in the Eastern Black Sea, by using the electronic nose which perceives odours. A database consisting of the data of 6 different tea species is used in the thesis. Çamlıca Filizi, Hazine, Everyday, and Regular from OFÇAY brand; Tomurcuk Bergamot tea from DEREN brand; and Tomurcuk from ÇAYKUR brand were used in this database. The database was created by using the smell of the brewed tea. Ambient air was used in the processes as the carrier gas type. Moreover, the data of the ambient air and the data of the smell were separated in order to avoid the adverse effects of the ambient air in the processes. Because the object to be distinguished from each other by using the electronic nose are very similar to each other, the attributes and classification algorithms have been studied so that they can be distinguished from each other. As a result of these studies, it has been observed that the attributes related to the derivatives and integrals are more successful. It has also been examined whether there is an effect of normalization on the attributes. In this context, the result is that the normalization has a positive effect on the classification. Decision trees, k-Nearest neighbours, Linear Segmentation Analysis, Support Vector Machines and Classifier ensemble method algorithms are used in order to classify the data. The most successful result was obtained by using linear discriminant analysis.