ASLI AKILLI, HÜLYA ATIL, ÇİĞDEM TAKMA, TARIK AYYILMAZ

Fuzzy Logic-Based Decision Support System for Dairy Cattle

Sürekli değişen yaşam koşullarının sorunları karşısında en uygun çözüme ulaşmak için çeşitli yöntemler geliştirilmektedir. Bulanık mantık bu yöntemlerden biridir ve son yıllarda araştırmacılar tarafından sıklıkla tercih edilmektedir. Bulanık mantık yöntemi, belirsizlik içeren bilgileri insanların düşünce yapısına en uygun biçimde modellemektedir. Özellikle karar alma süreçlerinde insanlara gerçekçi ve esnek bir bakış açısı sağlayan yapay zeka temelli bir yöntemdir. Bu çalışmada Siyah Alaca ırkı süt sığırlarına ilişkin üreme ve süt verimi kayıtları kullanılarak, bulanık mantık tabanlı bir karar destek sistemi tasarlanmıştır. Oluşturulan sistemin girdileri 305 günlük süt verimi, buzağılama aralığı (BA), servis periyodu (SP), aşım sayısı (AS), kuru periyodu (KP) bilgilerinden oluşmaktadır. Sistemin çıktısı ise sınıf kararı olarak belirlenmiştir. Sistemin performansını değerlendirmek amacıyla uzman kararları ve sistem kararları arasındaki uyum araştırılmıştır. Bu amaçla kullanılan Kappa istatistiği ile uyumun % 92.6 değerinde olduğu tespit edilmiştir (P

Süt Sığırlarında Bulanık Mantık Tabanlı Karar Destek Sistemi

Various methods have been developed to achieve the most suitable solution in the face of challenges of constantly changing living conditions. Fuzzy logic is one of these methods and frequently preferred by researchers in recent years. Fuzzy logic is based on artificial intelligence modeling the information that includes uncertainty in the most appropriate mindset of people, especially in the decision making process. It also offers flexible and realistic perspectives to people. In this study, a fuzzy logic-based decision support system designed using reproduction and milk yield records of Holstein Friesians. Inputs of designed system are 305-day milk yield (305 DMY), calving interval (CI), service period (SP), artificial insemination (AI), dry period (DP). Output of the system is determined as classification decision. Similarities between expert and system decisions were investigated. Kappa statistics were used for this purpose and fitting value was found as 92.6% (P<0.05).

PDF

___

Karslıoğlu Kara N, Koyuncu M, Tuncel E: Siyah alaca ineklerde damızlıkta kalma süresi ve sürüden çıkarma nedenleri. Hayvansal Üretim, (1): 16-20, 2010.
Fetrow J, Nordlund KV, Norman HD: Culling: Nomenclature, deŞnitions, and recommendations. J Dairy Sci, 89, 1896-1905, 2006. DOI: 3168/jds.S0022-0302(06)72257-3
Mundan D, Karabulut O: Sütçü sığırlarda damızlıkta kullanma süresi ve uzun ömürlülüğün ekonomik açıdan önemi. YYU Vet Fak Derg, 19 (1): 68, 2008.
Düzgüneş O, Eliçin A, Akman N: Hayvan Islahı. Ankara Üniv. Ziraat Fak. Ders Kitabı: Yayın No: 1599, Ankara, 2012.
Malttz E: The body weight of the dairy cow: III. Use for on-line management of individual cows. Livest Prod Sci, 48, 187- 200, 1997. DOI: 1016/S0301-6226(97)00026-2
Strasser M, Lacroix R, Kok R, Wade KM: A second generation decision support system for the recommendation of dairy cow culling decisions. http://www.mcgill.ca/files/animal/97r04.pdf, Accessed: 27.09.2015.
Wade KM, Lacroix R, Strasser, M: Fuzzy logic membership values as a ranking tool for breeding purposes in dairy cow. Proceedings of the 6th World Congress on Genetics Applied to Livestock Production,11-16 Jan, Armidale, Australia, pp.433-436, 1998.
Morag I, Edan Y, Maltz E: An individual feed allocation decision support system for the dairy farm. J Agric Engng Res, 79, 167-176, 2001. DOI: 10.1006/jaer.2000.0687
Memmedova N, Keskin İ, Zülkadir U: Süt siğirlarinda bulanik mantik yöntemi ile örnek ayiklama modelinin oluşturulması. 7. Ulusal Zootekni Bilim Kongresi, 14-16 Eylül 2011, Adana, 133, 2011.
Firk R, Stamer E, Junge W, Krieter J: Improving oestrus detection by combination of activity measurements with information about previous oestrus cases. Livest Prod Sci, 82, 97-103, 2003. DOI: 10.1016/S0301- (02)00306-8
Zarchi HA, Jonsson R, Blanke M: Improving oestrus detection in dairy cows by combining statistical detection with fuzzy logic classification. In, Proceedings of the 7th Workshop on Advanced Control and Diagnosis, 19- November, ZialonaGora, PL, 2009.
Memmedova N, Keskin İ: İneklerde bulanık mantık modeli ile hareketlilik ölçüsünden yararlanılarak kızgınlığın tespiti. Kafkas Univ Vet Fak Derg, 17, 1003-1008, 2011. DOI: 10.9775/kvfd.2011.4960
de Mol RM, Woldtf WE: Application of fuzzy logic in automated cow-status monitoring. J Dairy Sci, 84, 400-410, 2001. DOI: 10.3168/jds. S0022-0302(01)74490-6
Cavero D, Tölle KH, Buxade C, Krieter J: Mastitis detection in dairy cows by application of fuzzy logic. Livest Prod Sci, 105, 207-213, 2006. DOI: 1016/j.livsci.2006.06.006
Kramer E, Cavero D, Stamer E, Krieter J: Mastitis and lameness detection in dairy cows by application of fuzzy logic. Livest Prod Sci, 125, 96, 2009. DOI: 10.1016/j.livsci.2009.02.020
Traulsen I, Krieter J: Assessing airborne transmission of foot and mouth disease using fuzzy logic. Expert Syst Appl, 39, 5071-5077, 2011. DOI: 10.1016/j.eswa.2011.11.032
Grinspan P, Edan Y, Kahne H, Maltz E: A fuzzy logic expert system for dairy cow transfer between feeding groups. Transactions ASABE, 37 (5): 1654, 1994.
Harris J: Raw milk grading using fuzzy logic. Int J Dairy Technol, 51, 56, 1998, DOI: 10.1111/j.1471-0307.1998.tb02508.x
Görgülü Ö: Bulanık mantık (Fuzzy Logic) teorisi ve tarımda kullanım olanakları üzerine bir araştırma. Doktora Tezi, Mustafa Kemal Üniv. Fen Bil. Enst., 2007.
Cha M, Park ST, Kim T, Jayarao BM: Evaluation of bulk tank milk quality based on fuzzy logic. Proceedings of the 2008 International Conference on Artificial Intelligence, 14-17 July 2008, Las Vegas, Nevada,
Akkaptan A: Hayvancılıkta bulanık mantık tabanlı karar destek sistemi. Yüksek Lisans Tezi, Ege Üniv. Fen Bil. Enst., 2012.
Mehraban SM, Mohebbi M, Shahidi F, Vahidian KA, Qhods RM: Application of fuzzy logic to classify raw milk based on qualitative properties. Int J Agri Sci, 2 (12): 1168-1178, 2012.
Akıllı A, Atıl H, Kesenkaş H: Çiğ süt kalite değerlendirmesinde bulanık mantık yaklaşımı. Kafkas Univ Vet Fak Derg, 20, 223-229, 2014. DOI: 9775/kvfd.2013.9894
Sivanandam SN, Sumathi S, Deepa SN: Introduction to Fuzzy Logic Using Matlab. Springer, Berlin, 2007.
Zadeh LA: Fuzzy sets. Inform Control, 8, 338-353, 1965. DOI: 10.1016/ S0019-9958(65)90241-X
Şen Z: Bulanık (Fuzzy) Mantık ve Modelleme İlkeleri. Bilge Kültür Sanat Yayınları, İstanbul, 2001.
Baykal N, Beyan T: Bulanık Mantık İlke ve Temelleri. Bıçaklar Kitabevi, Ankara, 2004.
Wang L: A Course in Fuzzy Systems and Control. Prentice Hall, New Jersey, 1997.
Elmas Ç: Bulanık Mantık Denetleyiciler. SeçkinYayıncılık, Ankara, 2003.
Ross TJ: Fuzzy Logic with Engineering Applications. John Wiley&Sons Ltd, Chichester, 2004.
Koçak Ç, Kaymakçı M, Sönmez R: Zootekni Uygulamaları. Ege Üniversitesi, Ofset Atelyesi, Bornova, İzmir, 1990.