Önerilen Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi Tabanlı Hibrit Model ile Çevresel Atıkların Sınıflandırılması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorYıldız, Elif Nur
dc.contributor.authorBingöl, Harun
dc.contributor.authorYILDIRIM, Muhammed
dc.date.accessioned2025-10-24T18:03:55Z
dc.date.available2025-10-24T18:03:55Z
dc.date.issued2023
dc.departmentMalatya Turgut Özal Üniversitesi
dc.description.abstractÇevre kirliliği sorunu, son zamanlarda artış gösterip hem insanlığa hem de çevreye tehdit oluşturmaktadır. Dünya genelinde çarpık kentleşme, sanayileşme ve insanların sorumsuz davranışları sonucu büyük bir atık problemi ortaya çıkmaktadır. Bu problem hayat standartlarımızı kısıtlayıp, daha sağlıksız bir ortamda yaşam sürmemize neden olmaktadır. Atıklar genellikle çöp olarak bilindiğinden geri kazanılmaya çalışılmadan ortamdan uzaklaştırılır ve bu durumda da atığın geri dönüşüme gitmeden doğada kendi kendine çözünme süresi uzun yıllar almaktadır. Atıkların ömrünü uzatma ve ayrıştırılması ile hem çevre kirliliği azalır hemde geri dönüşüme katkı sağlayarak dünya daha yaşanılabilir bir hale gelir. Derin öğrenme modelleri ve makine öğrenme yöntemleri kullanılarak yapılan bu çalışmada çevremizi daha yaşanılabilir hale getiren ve geri dönüşüme yardımcı olan atık ayrıştırma veri seti kullanılarak sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada yapay zeka teknikleri ile atık ayrıştırma tespitinde AlexNet, GoogLeNet, ResNet50, DenseNet201, ShuffleNet, SqueezeNet mimarileri ile sonuçlar elde edilmiştir. Sonraki aşama da derin mimarilerden elde edilen özellik haritaları destek vektör makineleri (DVM), k-en yakın komşu (KNN) ve karar ağaçlarında (KA) sınıflandırılmıştır. Mimarilerin elde ettikleri sonuçlar karşılaştırılarak bu problem için en iyi mimari seçilmiştir. Deneyler sonucunda önermiş olduğumuz hibrit model %85.94 doğruluk değeri elde etmiştir.
dc.identifier.doi10.35234/fumbd.1230982
dc.identifier.endpage361
dc.identifier.issn1308-9072
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage353
dc.identifier.trdizinid1273774
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.35234/fumbd.1230982
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1273774
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12899/2521
dc.identifier.volume35
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofFırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzTR-Dizin_20251023
dc.subjectDerin öğrenme
dc.subjectyapay zekâ
dc.subjectESA
dc.subjectAtık sınıflandırma
dc.subjectDVM.
dc.titleÖnerilen Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi Tabanlı Hibrit Model ile Çevresel Atıkların Sınıflandırılması
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu