Özet:

Bu çalışmada, buğdaydaki protein miktarını tahmin etmek için, tahribatsız ve hızlı bir gözlem yöntemi olan yakın kızılötesi spektroskopi (KS) tekniği kullanılmıştır. Sırasıyla spektral bantları ve en iyi modelleri seçmek için Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu (KEKKR) ve Yapay Sinir Ağı (YSA) yöntemleri kullanılmıştır. Modellerin verimliliğini karşılaştırmak için Kök-ortalama-kare hata (KOKH) ve R2 uygulanmıştır. Cascade ileri geri yayılımının (CİGY) en iyi sonucu, Levenberg-Marquardt (LM) ile 8-8-1 ağ yapısı ve TANSIG-TANSIG-PURELIN (TANSIG-TANSIG-PURELIN (R𝑀𝑆𝐸 = 0.0289 ve 𝑅2) 'nin işlevi ile ilgilidir. YSA modeli için tahmin sonuçları (𝑅2 = 0.9881), KEKKR modelinden (𝑅2 = 0.9783) daha iyi bulunmuştur. Bu nedenle, sonuçlara göre, buğdaydaki protein miktarının belirlenmesinde KS'nin tahmin etme potansiyeli yüksek olduğu söylenebilir. 

Anahtar Kelimeler: