The aim of the study is to predict the gender of Darevskia bithynica by using a feed-forward back-propagation artificial neural network (ANN). Nine morphological characters were used as an input parameters of the model. The gender type male or female is the output parameter. The total number of data is 115. In order to train, validate and test the ANN model 70%, 15% and 15% of the total data are randomly selected, respectively. The regression coefficient (R) values are evaluated as prediction performance. The network’s layer with tangent sigmoid activation functions predicts the lizard gender with R values as 0.98, 0.97 and 0.96 for training, testing and all data, respectively. The mean square error (MSE) values for training and testing data are calculated as 0.0145 and 0.0161, respectively. The obtained results satisfactorily confirm the high ability of the ANNs in predicting the gender of Darevskia bithynica.
Çalışmanın amacı ileri beslemeli geri yayılımlı yapay sinir ağı (YSA) kullanarak Darevskia bithynica'nın cinsiyetini tahmin etmektir. Modelin girdi parametreleri olarak dokuz morfolojik karakter kullanılmıştır. Erkek veya dişi cinsiyet tipi, çıktı parametresidir. Toplam veri sayısı 115’dir. YSA modelini eğitmek, doğrulamak ve test etmek için sırasıyla toplam verilerin %70’i, %15’i ve %15’i rasgele seçilir. Tahmin performansı olarak regresyon katsayısı değerleri (R) ele alınmıştır. Tanjant sigmoid aktivasyon fonksiyonlarına sahip ağ, sırasıyla eğitim, test ve tüm veriler için R değeri ile kertenkele cinsiyetini 0.98, 0.97 ve 0.96 olarak tahmin etmektedir. Eğitim ve test verileri için hata kareler ortalaması değerleri (HKO) sırasıyla 0.0145 ve 0.0161 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, YSA’lerin Darevskia bithynica'ın cinsiyetini tahmin etme yeterliğini memnun edici bir şekilde desteklemektedir.
Download Article in PDF (392.1 kB)