Investigation of dairy cattle traits by using artificial neural networks and cluster analysis

7th International Conference on Information and Communication Technologies in Agriculture, Food and Environment, HAICTA 2015 --17 September 2015 through 20 September 2015 -- --117742Artificial neural networks is a method which based on artificial intelligence, has been emerged according to the working principles of the human brain nerve cells. Especially in the modelling of nonlinear systems, with the information learned through experience similarly to humans, it provides classification, pattern recognition, optimization and allows the realization of forward-looking forecasts. Artificial neural networks is very successful method that has been the subject of many studies in different disciplines. Artificial neural network studies performed in animal husbandry in recent years, often located in the literature such as prediction of yield characteristics and classification, animal breeding, quality assessment, disease diagnosis. In this study, classification according to some traits of dairy cattle using artificial neural networks and k-means method are aimed. Due to results of the research, it is determined that artificial neural networks is more successful than the k-means clustering method. The analysis of study was performed using SPSS 20.0 statistical software package and Matlab R2011b work programme. Copyright © 2015 for the individual papers by the papers' authors

Comparative assessments of multivariate nonlinear fuzzy regression techniques for egg production curve

The modelling process of egg production curves, where environmental and genetic factors are highly effective, is quite complex and difficult. In particular, the limitations of measurement and the errors encountered during the measurement process may cause uncertainty in the egg production process. In this study, multivariate nonlinear fuzzy regression analysis was used by configuring neural networks and least squares support vector machines in order to express the uncertainty in the system structure during the egg production process. This method was used to obtain the predicted values for egg production in the fuzzy frame. In the study, two different data sets were used which were measured for egg performance and egg weight variables in daily and weekly time periods. Multivariate nonlinear fuzzy regression analysis results were compared with both the observed values and the multivariate classical regression analysis results. Results of analysis show that multivariate nonlinear fuzzy regression analysis with neural networks is more successful than other methods and can be used as an alternative to classical methods in poultry farming

Artificial intelligence technologies in dairy science: Fuzzy logic and artificial neural network

Yapay zeka, bilimsel araştırmalarda karmaşık problemlerin çözümlenmesi amacıyla oluşturulan modellerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Tarımsal alanda, özellikle hayvansal veriler üzerinde anlamlı ilişkilerin ortaya çıkarılması ve etkili hesaplama yöntemleri sayesinde araştırıcılara büyük faydalar sağlamaktadır. Bu çalışmada yetiştirici ve araştırmacılara, karar verme ve değerlendirme süreçlerinde kullanılan karar destek sistemleri sayesinde büyük kolaylıklar sağlayan “bulanık mantık” ile oldukça başarılı verim tahminleri ve çeşitli sınıflandırmalar gerçekleştiren “yapay sinir ağları” yöntemleri tanıtılacak ve süt sığırcılığı alanında gerçekleştirilen uygulamalara yer verilecektir.Artificial intelligence is widely used for models that created in order to solve complex problems in scientific researches. In agricultural study field, especially on animal data, in order to reveal meaningful relationships and it offers great benefits to researchers through effective methods of calculation. In this study, “artificial neural networks”, which achieved successful yield predictions and performs several classifications via “fuzzy logic”, will be introduced to researchers and breeders and also some applications in the field of dairy cattle given as well

A Decision Tree Model to Determine Some Environmental Factors Affecting 305-Day Milk Yield in Simmental Cows

In this study, some environmental factors thought to be effective on 305-day milk yield in Simmental cows, were examined according to the decision tree method with regression tree algorithm. For this purpose, the effect levels of calving interval, somatic cell count, calving age, and parity variables on the 305-day milk yield of 148 Simmental cows were determined. As a result of the decision tree application, the factors affecting 305-day milk yield were found as parity, calving age, somatic cell count, and calving interval, in order of importance. In addition, it was determined that the 305-day milk yield of the cows with the calving age above 5 was high, and the cows with the somatic cell count greater than 104.500 were found to be the lowest. There is a need to use the decision tree approach in order to examine the effects of other environmental factors that are thought to be effective on milk yield or other economic characteristics in dairy farming and to provide appropriate conditions by correcting the relevant factors accordingly

Fuzzy Logic Approach in the Evaluation of Raw Milk Quality

Gelişen toplum yapısı ile birlikte gerçek hayatta yaşanılan sorunlar ve olaylara bakış açıları da değişmektedir. İnsanlar sorunlarını sahip oldukları sözel ve sayısal verileri kullanarak çözmekte ve bunun için çeşitli yöntemlerden yararlanmaktadırlar. Matematiksel yöntemler insanlara kesinlik içeren durumlarda sorunların çözümlenmesinde sayısal verileri analiz ederek yardımcı olurken, belirsizlik içeren durumlarda yetersiz kalabilmektedir. Son yıllarda kalite değerlendirilmesi gibi belirsizlik içeren durumlarda ortaya çıkan problemlerin çözümünde sıklıkla kullanılan bulanık mantık, yapay zeka yöntemlerinden bir tanesidir. Klasik mantık teorisine göre daha esnek bir yapıya sahip olan bulanık mantık teorisi, olayları nesnelere “0” ve “1” arasında atadığı doğruluk dereceleri ile açıklamakta böylece sözel ve sayısal veriler arasında bir bağ oluşturmaktadır. Bu çalışmada, çiğ süt örneklerinin kalite sınıflarına ayrılmasını amaçlayan bulanık mantık tabanlı bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Sistemin girdileri çiğ süt örneklerine ilişkin toplam bakteri sayısı, somatik hücre sayısı ve protein miktarlarının ölçülen değerleridir. Tasarlanan bulanık sistemin çıktısı ise çiğ süt kalite değerlendirmesi şeklindedir. Yapılan analizin başarısını belirlemek amacıyla uzman kararları ile karşılaştırma yapılmış ve sistemin %80 değerinde başarılı olduğu görülmüştür. SisteminThe problems that faced with in real life and perspective of the events change with developing structure of society. The people in the face of problem use a variety of methods with their verbal and numerical data to find solution. Mathematical methods that including precision are sufficient in the analyses of numerical data while the modeling of verbal data may be insufficient in case of uncertainty. In recent years, fuzzy logic is one of the artificial intelligence methods that used in solution of the problems which are rosed from quality evaluation situations that consists of uncertainty cases. The fuzzy logic theory that has more flexible structure than the theory of classical logic, describe the events with degree of accuracy which is between “0” and “1” appointed to object. Fuzzy logic–based decision support system offers to people a more realistic and objective perspective in decision making. In this study, fuzzy logic base decision support system which aims to classify raw milk samples in quality has been developed. System inputs are; bacteria count for milk samples, somatic cell count and values for measured protein amounts. Designed fuzzy logic output is consist of raw milk quality value measurement; in order to calculate the success of the analysis, results have been compared to specialist’s decisions and due to the comparison, it noticed that the system has 80% success rate. Modeling of the system has been made via Matlab (version R2010b) programme

Comparison of Artificial Neural Network and Multiple Linear Regression for Prediction of Live Weight in Hair Goats

Yapay sinir ağları, insanlara benzer şekilde, örnekler üzerinden öğrenen yapay zeka temelli bir yöntemdir. Yapay sinir ağları yöntemi birçok farklı alanda olduğu gibi son yıllarda hayvancılık alanında da özellikle tahmin çalışmalarında regresyon analizine alternatif olarak sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada 475 baş Kıl keçisine ilişkin morfolojik özellik ölçümlerinin canlı ağırlık üzerine etkileri yapay sinir ağları ve çoklu doğrusal regresyon analizi ile modellenmiş ve yöntemler bir karşılaştırmaya tabi tutulmuştur. Çalışmada yapay sinir ağları ile gerçekleştirilen analizlerde Levenberg-Marquart, Bayesian regularization and Scaled conjugate olmak üzere üç farklı geri yayılım algoritması kullanılmıştır. Yöntemlerin performansları düzeltilmiş belirleme katsayısı, hata kareler ortalamasının karekökü, ortalama mutlak sapma ve ortalama mutlak yüzde hata istatistikleri ile değerlendirilmiştir. Analiz sonucunda, Kıl keçilerinde canlı ağırlık tahmini bakımından yapay sinir ağlarının çoklu doğrusal regresyon analizine göre daha başarılı olduğu belirlenmiştir.Artificial neural networks are artificial intelligence based methods which learns like humans, as humans did from instances. In recent years, artificial neural networks are often preferred in prediction studies of farm animals as like in many different fields as an alternative to regression analyses. In this study, based on measurements of morphologic traits of 475 Hair goats, the impact of different morphological measures on live weight has been modelled by artificial neural networks and multiple linear regression analyses. Comparison of these two models has been done. In the analyses done with the artificial neural networks method three different back propagation algorithms, such as Levenberg-Marquart, Bayesian regularization and Scaled conjugate, have been used. Methods performances have been determined with different criteria as coefficient of determination, mean absolute deviation, root mean square error and mean absolute percentage error. According to the analyses results, it's noted that artificial neural networks method is more successful than multiple linear regression in prediction of body weight in hair goats

Süt Sığırlarında Bulanık Mantık Tabanlı Karar Destek Sistemi

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<0.05)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)

Fuzzy Logic-Based Decision Support System for Dairy Cattle

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;lt;0.05).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 (P0.05