Yeter Küçüktopcu, İslam Saruhan, Celal Tuncer, İzzet Akça
{"title":"Entomolojide Yapay Sinir Ağlarının Kullanımı","authors":"Yeter Küçüktopcu, İslam Saruhan, Celal Tuncer, İzzet Akça","doi":"10.54370/ordubtd.1286217","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Son yıllarda, entomoloji alanında yapay sinir ağları (YSA) önemli bir araç haline gelmiş ve kullanımı hızla artmıştır. Entomologlar, YSA'nın sunduğu olanaklardan pek çok alanda yararlanmaktadır. YSA'nın kullanımı; böcek türlerinin tahmininden başlayarak, böcek popülasyonlarının takibine, zararlı böceklerin belirlenmesine ve böcek davranışlarının modellemesine kadar çeşitli uygulamalara olanak tanımaktadır. Özellikle tarım alanlarında yapılan gözlemler ve ölçümler sonucunda elde edilen büyük veri kümelerinin hızlı ve hassas bir şekilde analiz edilmesi, böceklerle mücadele stratejilerinin geliştirilmesinde entomologlara önemli bir avantaj sağlamaktadır. Bu derleme, YSA'nın entomolojide kullanılabilir ve etkili bir araç olduğunu göstermekte ve YSA'nın gelecekteki uygulama potansiyeline genel bir bakış sunmaktadır. Ancak, YSA teknolojisinin geliştirilmesi ve uygulanması süreklilik arz eden bir çaba gerektirmektedir. YSA uygulamalarında eğitim sürecine özen gösterilmeli ve her yeni çalışmanın sinir ağı eğitimine katkı sağlayacağı unutulmamalıdır. Bu nedenle, entomologlar YSA'nın potansiyelini daha fazla keşfetmeye odaklanmalı ve bu yenilikçi yöntemi entomolojide daha geniş ölçekte kullanmaya yönelik çalışmalar yapmalıdır. Böylece; böceklerin doğası hakkında daha derin bilgilere ulaşmak, çevre dostu mücadele stratejileri geliştirmek, tarım alanlarında daha sürdürülebilir ve verimli üretim süreçleri geçirmek mümkün olacaktır. YSA'nın entomoloji alanında ilerlemesi, hem bilimsel araştırmalara hem de tarım sektörüne önemli katkılar sağlayacaktır.","PeriodicalId":212595,"journal":{"name":"Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi","volume":"50 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ordu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.54370/ordubtd.1286217","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Son yıllarda, entomoloji alanında yapay sinir ağları (YSA) önemli bir araç haline gelmiş ve kullanımı hızla artmıştır. Entomologlar, YSA'nın sunduğu olanaklardan pek çok alanda yararlanmaktadır. YSA'nın kullanımı; böcek türlerinin tahmininden başlayarak, böcek popülasyonlarının takibine, zararlı böceklerin belirlenmesine ve böcek davranışlarının modellemesine kadar çeşitli uygulamalara olanak tanımaktadır. Özellikle tarım alanlarında yapılan gözlemler ve ölçümler sonucunda elde edilen büyük veri kümelerinin hızlı ve hassas bir şekilde analiz edilmesi, böceklerle mücadele stratejilerinin geliştirilmesinde entomologlara önemli bir avantaj sağlamaktadır. Bu derleme, YSA'nın entomolojide kullanılabilir ve etkili bir araç olduğunu göstermekte ve YSA'nın gelecekteki uygulama potansiyeline genel bir bakış sunmaktadır. Ancak, YSA teknolojisinin geliştirilmesi ve uygulanması süreklilik arz eden bir çaba gerektirmektedir. YSA uygulamalarında eğitim sürecine özen gösterilmeli ve her yeni çalışmanın sinir ağı eğitimine katkı sağlayacağı unutulmamalıdır. Bu nedenle, entomologlar YSA'nın potansiyelini daha fazla keşfetmeye odaklanmalı ve bu yenilikçi yöntemi entomolojide daha geniş ölçekte kullanmaya yönelik çalışmalar yapmalıdır. Böylece; böceklerin doğası hakkında daha derin bilgilere ulaşmak, çevre dostu mücadele stratejileri geliştirmek, tarım alanlarında daha sürdürülebilir ve verimli üretim süreçleri geçirmek mümkün olacaktır. YSA'nın entomoloji alanında ilerlemesi, hem bilimsel araştırmalara hem de tarım sektörüne önemli katkılar sağlayacaktır.
近年来，人工神经网络（ANN）已成为昆虫学的重要工具，其使用量也在迅速增加。昆虫学家在许多领域都能利用人工神经网络提供的可能性。使用人工神经网络可以进行各种应用，包括预测昆虫种类、监测昆虫种群、识别害虫和建立昆虫行为模型。通过观察和测量获得的大量数据集的快速和精确分析，尤其是在农业领域，为昆虫学家制定昆虫控制策略提供了重要优势。本综述表明，方差网络是昆虫学中一个有用而有效的工具，并概述了方差网络未来的应用潜力。然而，ANN 技术的开发和应用需要持续的努力。在 ANN 的应用中，应注意训练过程，并应牢记每项新研究都将有助于神经网络的训练。因此，昆虫学家应集中精力进一步发掘 ANN 的潜力，并努力在昆虫学领域更大规模地使用这一创新方法。这样，就有可能更深入地了解昆虫的本质，制定环境友好型控制策略，并在农业领域实现更可持续、更高效的生产过程。ANN 在昆虫学领域的发展将为科学研究和农业部门做出重大贡献。
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
