![](/images/graphics-bg.png)
Quality Control of Olive Oils Using Machine Learning and Electronic Nose
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
الملخص EN
The adulteration of olive oils can be detected with chemical test.
This is very expensive and takes very long time.
Thus, this study is focused on reducing both time and cost.
For this purpose, the raw data has been collected from olive oils by using an e-nose from different regions in Balikesir in Turkey.
This study presents two methods to analyze quality control of olive oils.
In the first method, 32 inputs are applied to the classifiers directly.
In the second, 32-input collected data are reduced to 8 inputs by Principal Component Analysis.
These reduced data as 8 inputs are applied to the classifiers.
Different machine learning classifiers such as Naïve Bayesian, K-Nearest Neighbors (k-NN), Linear Discriminate Analysis (LDA), Decision Tree, Artificial Neural Networks (ANN), and Support Vector Machine (SVM) were used.
Then performances of these classifiers were compared according to their accuracies.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ordukaya, Emre& Karlik, Bekir. 2017. Quality Control of Olive Oils Using Machine Learning and Electronic Nose. Journal of Food Quality،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176177
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ordukaya, Emre& Karlik, Bekir. Quality Control of Olive Oils Using Machine Learning and Electronic Nose. Journal of Food Quality No. 2017 (2017), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176177
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ordukaya, Emre& Karlik, Bekir. Quality Control of Olive Oils Using Machine Learning and Electronic Nose. Journal of Food Quality. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1176177
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1176177
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)