Yazar "Altay, Mustafa Emre" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • [ X ]
    Öğe
    Buğday unu ve tane örneklerinde kalite bileşenlerinin NIR (yakın kızılötesi yansıma) spektroskopisi ile tespiti
    (Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, 2024) Altay, Mustafa Emre; Kahrıman, Fatih
    Buğday ve buğdayın ununun kalite özelliklerinin tespitine yönelik yapılan kimyasal analizler maliyetli ve zaman alıcıdır. Klasik yöntemlere alternatif bir teknoloji olan yakın kızılötesi yansıma (NIR) spektroskopisi örnekler üzerinde fiziksel müdehale gerektirmemesi, sonuçların çok kısa sürede elde edilmesini ve aynı anda çoklu bileşen analizi yapılması gibi avantajlar sağlayabilmektedir. Bu tez çalışmasında tane ve öğütülmüş buğday örneklerinde bazı kalite özelliklerinin (Nem, Protein, Gluten) NIR spektroskopisi ile tespitine yönelik kalibrasyon modelleri geliştirilmiş ve geliştirilen bu modellerde farklı ön işlem ve dalga boyu seçim yöntemi kombinasyonlarının tahmin başarısına etkisinin araştırılması yapılmıştır. Çalışmada Çanakkale ili ve çevresinde faaliyet gösteren Ticaret Borsaları ve Un Fabrikalarından temin edilen ekmeklik buğday unu (n=184) ve tane örnekleri (n=142) materyal olarak kullanılmıştır. Örneklerden alınan 1200 nm ile 2400 nm arasındaki spektrumlarda tip dışı örneklerin elemine edilmesi için Temel Bileşen Analizi yönteminden yararlanılmıştır. Tez çalışmasında veri uygulama olarak 4 türev yöntemi, 5 ön işlem yönteminden yararlanılmıştır. Modelleme tekniği olarak iki ayrı (Kısmi En Küçük Kareler-PLS, Destek Vektör Makineleri-SVM) regresyon yöntemi kullanılmış ve 9 ayrı dalga boyu seçim yöntemi uygulanmıştır. Her özellik ve örnek grubu için her modelleme tekniği için bu yöntemlerin farklı kombinasyonları ile toplam 180 model oluşturulmuş ve değerlendirilmiştir. Araştırmada incelenen üç özellik için toplam 2160 adet tahmin modeli (1080 adet tane örnekleri için, 1080 adet un örnekleri için) oluşturulmuş ve karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda nem oranı için en başarılı bulunan model tane örneklerinden alınan spektrumlarla oluşturulan ve spektral veri işlemi olarak FD+MSC+Seçimsiz kombinasyonundan elde edilmiştir. Protein oranı için un örneklerinden alınan spektrumlarla oluşturulan Seçimsiz+SNV+Seçimsiz kombinasyonundan, gluten oranı için ise yine un örneklerinden alınan spektrumlarla oluşturulan Smoothing+SNV+GA-PLS kombinasyonundan elde edilmiştir. Örnek tipinin (tane, un) model başarısına etkisi özelliklere göre değişkenlik göstermiştir. Nem oranı için tane örneklerinden alınan spektrumlarla oluşturulan modeller daha başarılı sonuç verirken, protein oranı ve gluten oranı için un örneklerinden alınan spektrumlarla oluşturulan modellerden daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Buğday ununda protein ve gluten oranının tespiti için SVM modelleme yöntemi PLS yönteminden daha başarılı sonuçlar vermiştir.
  • [ X ]
    Öğe
    Çanakkale Koşullarında Bazı Ekmeklik Buğday Çeşitlerinin Verim ve Bazı Verim Unsurlarının Belirlenmesi
    (2018) Altay, Mustafa Emre; Koç, Mesut; Baytekin, Harun
    Bu çalışma; 2015-2016 kışlık yetiştirme döneminde Çanakkale kıraç koşullarına uygun ekmeklik buğdayçeşitlerinin belirlenmesi amacı ile kuru tarım koşullarında yetiştirilen buğdaylardan alınan örneklerleyürütülmüştür. Araştırmada farklı bölgelerden tedarik edilen 14 buğday çeşidi (Quality, Adelaide, Kaşifbey,Bereket, Masaccio, Selimiye, Renan, Tigre, Aldane, Saban, Genesi, Natula, Gelibolu, Anapo) kullanılmıştır.Araştırmada, hektolitre ağırlığının 72,7-82,7 kg/hl, yaş glüten oranının %32,0-40,4, glüten indeksideğerinin %12-87, sedimantasyon oranlarının 30-60 ml ve protein oranının %13,1-14,7 arasında değiştiği tespitedilmiştir. En yüksek tane verimi Masaccio’dan elde edilmiş, bunu Adelaide, Anapo ve Bereket çeşitleriizlemiştir.Araştırma sonuçlarına göre, kalite özellikleri de iyi olan Masaccio ve Adelaide çeşitlerinin Çanakkaleekolojik şartlarında ümitvar olduğu saptanmıştır.
  • [ X ]
    Öğe
    Enhancing near-infrared spectroscopy calibration for accurate protein and gluten determination in wheat flour and intact grains using chemometric techniques
    (Taylor & Francis Inc, 2025) Altay, Mustafa Emre; Kahriman, Fatih
    Rapid and reliable determination of protein and gluten in wheat is crucial for quality assessment and process control. Near-infrared (NIR) spectroscopy provides a nondestructive alternative to conventional chemical analysis; however, its predictive performance depends strongly on preprocessing and modeling strategy. This study evaluated how different combinations of scatter correction, derivative, and wavelength-selection methods influence NIR calibration performance for predicting protein and gluten contents in both wheat flour and intact grain samples, using Partial Least Squares (PLS) and Support Vector Machine (SVM) regression models under identical conditions. The results demonstrated that SVM achieved superior prediction accuracy for both protein and gluten contents, particularly when combined with Standard Normal Variate (SNV) preprocessing and mild smoothing. Among the best-performing models, those developed from flour-based spectra generally achieved higher coefficients of determination (R2, Coefficient of Determination, up to 0.96) than those based on grain spectra (R2 approximate to 0.88-0.90), reflecting reduced scattering and greater compositional uniformity in flour samples. The most successful combinations were SNV + SVM for protein prediction (R2 = 0.99) and smoothing + SNV + Genetic Algorithm-Partial Least Squares (GA-PLS) + SVM for gluten prediction (R2 = 0.93). Overall results revealed that combining NIR spectroscopy with optimized preprocessing and machine-learning algorithms enables rapid and precise quantification of wheat quality traits, supporting its broader application in industrial quality control and breeding programs.