42
43 KAYNAKLAR
Akçapınar, H. 2000. Koyun YetiĢtiriciliği (YenilenmiĢ 2. Baskı). Ġsmat Matbaacılık, 110, Ankara.
Alpaydın, E. 2010. Introduction to Machine Learning. The MIT Press, England.
Anonim. 2004. Yerli Hayvan Irk ve Hatlarının Tescili Hakkında Tebliğ. Tebliğ No:
2004/39
Anonim. 2017. BüyükbaĢ ve KüçükbaĢ Hayvancılık AraĢtırmaları Proje Değerlendirme Toplantısı. TAGEM yayını, 65., Ankara.
Anonim. 2018. Hayvancılık Desteklemeleri Uygulama Tebliği. Tebliğ No: 2018/21.
Anonim. 2019a. Web sitesi: http://www.neural-forecasting.com/Downloads/ EVIC05 _tutorial/EVIC%2705%20Slides%20-%20Forecasting%20with%20Neural%20 Networks%20Tutorial%20SFCrone.pdf EriĢim Tarihi: 09.10.2019.
Anonim. 2019b. Web sitesi: https://www.tarimorman.gov.tr/ TAGEM/Belgeler/yayin/
Katalog%20T%C3%BCrk%C3%A7e.pdf. EriĢim Tarihi: 03.10.2019.
Aydemir, E. 2018. Weka ile Yapay Zeka. Seçkin Yayıncılık, 31, Ankara.
Barillet, F., Astruc, J.M., de Brauwer, P., Casu, P.S., Fabbri, G., Feddersen, E,, Frangos, K., Gabina, D., Gama, L.T., Ruiz, T.J.L. ve Sanna, S.R. 1992. Int. Committee for Animal Recording Guidelines: International Regulations for Milk Recording in Sheep. 15 pp.+appendix. Institut de Elevage, Paris, France.
Bayır, F. 2006. Yapay Sinir Ağları ve Tahmin Modellemesi Üzerine Bir Uygulama.
Yüksek lisans tezi, Ġstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, ĠĢletme Anabilim Dalı, 3-5, Ġstanbul.
Bunch, T.D., WU, C., Zhang, Y.P. ve Wang, S. 2006. Phylogenetic analysis of snow sheep (Ovis nivicola) and closely related taxa. Journal of Heredity 97: 21-30.
Cai, D., Tang, Z., Yu, H., Han, L., Ren, X., Zhao, X., Zhu H. ve Zhou, H. 2011. Early history of Chinese domestic sheep indicated by ancient DNA analysis of Bronze Age individuals. Journal of Archaeological Science 38: 896-902.
Chessa, B., Pereira, F., Arnaud, F., Amorim, A., Goyache, F., Mainland, I., Kao, R.R., Pemberton, P.M., Beraldi, D., Stear, M., Alberti, A., Pittau, M., Iannuzzi, L., Banabazi, M.H., Kazwala, R., Zhang, Y.P., Arranz, J.J., Ali, B.A., Wang, Z., Uzun, M., Dione, M., Olsaker, I., Holm, L.E., Saarma, U., Ahmad, S., Marzanov, N., Eythorsdottir, E., Holland, M.J., Ajmone-Marsan, P., Bruford, M.W., Kantanen, J., Spencer, T.E. ve Palmarini, M. 2009. Revealing the history of sheep domestication using retrovirus integrations. Science 324: 532-536.
44
Cho, V. 2003. A comparison of three different approaches to tourist arrival forecasting.
Tourism Management 24: 323-330.
Dwyer, C.M. 2008. Environment and the sheep, in C.M. Dwyer (ed.) The welfare of sheep: 41-79. Dordrecht: Springer.
Elmas, Ç. 2018. Yapay Zeka Uygulamaları (4. Baskı). Seçkin Yayıncılık, 25-38, Ankara.
Ergülen, A. ve Topuz, D. 2008. ĠĢletmelerdeki verimliliğin tahmin edilebilmesi ve bu verimliliği etkileyen faktörlerin MLP tipi yapay sinir ağları tekniği ile belirlenmesi. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(8): 219-231.
Ertuğrul, M. 1997. Hayvan YetiĢtirme (2. Baskı). Baran Ofset, 150-151-162-163, Ankara.
Gifford-Gonzalez, D. ve Hanotte, O. 2011. Domesticating animals in Africa:
implications of genetic and archaeological findings. Journal of World Prehistory 24: 1-23.
Görgülü, O. 2012. Prediction of 305-day milk yield in Brown Swiss cattle using artificial neural networks. South African Journal of Animal Science, 42(3): 280-287.
Grzesiak, W., Blaszczyk, P. ve Lacroix, R. 2006. Methods of predicting milk yield in dairy cows-Predictive capabilities of Wood’s lactation curve and artificial neural networks (ANN). Computers and Electronics in Agriculture, 54(2): 69-83.
Grzesiak, W., Lacroix, R., Wόjcik, J. ve Blaszczyk, P. 2003. A comparison of neural network and multiple regression predicition for 305-day lactation yield using partial lactation records. Canadian Journal of Animal Science, 83: 307-310.
Grzesiak, W., Zaborski, D., Sablik, P., Zukiewicz, A., Dybus, A. ve Szatkowska, I.
2010. Detection of cows with insemination problems using selected classification models. Computers and Electronics in Agriculture, 74(2): 265-273.
Grzesiak, W. ve Zaborski, D. 2012. Examples of the use of data mining methods in animal breeding. In: A. Karahoca (Ed), Data mining applications in engineering and medicine, InTech.
Haber, A. ve Davan, T. 2004. Analyzing the process of domestication: Hagoshrim as a case study. Journal of Archaeological Science 31: 1587-1601.
Ġnce, D. ve Sofu, A. (2013). Estimation of lactation milk yield of Awassi sheep with artificial neural network modeling. Small Ruminant Research, 113(1): 15-19.
45
Kaymakçı, M. 2006. Ġleri Koyun YetiĢtiriciliği (GeniĢletilmiĢ 2. Baskı). Ġzmir Ġli Damızlık koyun-Keçi YetiĢtiricileri Birliği Yayınları No:1, 37-39-44-45, Ġzmir.
Kominakis, A.P., Abas, Z., Maltaris, I. ve Rogdakis, E. (2002). A preliminary study of the application of artificial neural networks to prediction of milk yield in dairy sheep. Computers and Electronics in Agriculture, 35: 35-48.
Linnaeus, C. 1758. Tomus I. Syst. nat., ed. 10. Holmiae, Laurentii Salvii: (1-4), 1-824.
Mammadova, N. 2012. Süt sığırlarında mastitisin bazı yapay zeka yöntemleri kullanılarak erken dönemde tespiti. Doktora tezi, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya.
Matlab 2019. Matlab R(2019)a, The Mathworks, Inc., United States of America.
Meadows, J.R. ve Kijas, J.W. 2009. Re-sequencing regions of the ovine Y chromosome in domestic and wild sheep reveals novel paternal haplotypes. Animal Genetics 40: 119-123.
Meadows, J.R.S., Hiendleder, S. ve Kijas, J.W. 2011. Haplogroup relationships between domestic and wild sheep resolved using a mitogenome panel. Heredity 106: 700-706.
Mucherino, A., Papajorgji, P. ve Pardalos, P.M. 2009. A survey of data mining techniques applied to agriculture. International Journal of Operational Research, 9(2): 121-140.
Pilfug, A. 2016. Bosna Hersek yerli koyunları ve keçilerindeki mitokondriyal DNA (mtDNA) d-loop polimorfizmi. Yüksek lisans tezi, Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Zootekni Anabilim Dalı, 12, Ankara.
Smith, C. 2014. Encyclopedia of Global Archaeology. Springer Science+Business Media, 6598-6600, New York.
Smith, K.A. ve Gupta, J.N.D. 2000. Neural networks in business: techniques and applications for the operations researcher. Computer & Operations Research, 27:
1023-1044.
Takma, Ç., Atıl, H. ve Aksakal, V. 2012. Çoklu doğrusal regresyon ve yapay sinir ağı modellerinin laktasyon süt verimine uyum yeteneklerinin karĢılaĢtırılması. Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 18(6): 941-944.
Tapio, M., Marzanov, N., Ozerov, M., Cinkulov, M., Gonzarenko, G., Kiselyova, T., Murawski, M., Viinalass, H. ve Kantanen, J. 2006. Sheep mitochondrial DNA variation in European, Caucasian, and Central Asian areas. Molecular Biology and Evolution 23: 1776-1783.
46
Torres, M., Hervás, C. ve Amador, F. (2005). Approximating the sheep milk production curve through the use of artificial neural networks and genetic algorithms.
Computers & Operations Research, 32: 2653-2670.
Yağcı, S. 2017. ġavak akkaraman koyunlarının bazı morfolojik ve fizyolojik özellikleri ile moleküler filogenetik iliĢkilerin belirlenmesi. Doktora Tezi. KahramanmaraĢ Sütçü Ġmam Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Zootekni Anabilim Dalı, 9, KahramanmaraĢ.
Yağcı, S., BaĢ, S. ve Tatlıyer, A. 2018. ġavak akkaraman kuzuların yetiĢtirici koĢullarında büyüme ve yaĢama gücü özellikleri. Lalahan Hayvancılık AraĢtırma Enstitüsü Dergisi, 58(2), 81-88.
Wood, P.D.P. 1967. Algebraic model of the lactation curve in cattle. Nature, 216: 164-165.
Zaborski, D. ve Grzesiak, W. 2011. Detection of difficult calvings in dairy cows using neural classifier. Archiv Tierzucht, 54(5): 477-489.
Zeder, M.A. 2008. Domestication and early agriculture in the Mediterranean Basin:
Origins, diffusion, and impact. PNAS 105:11597–11604.
Zhang, G. ve Hu, M.Y. 1998. Neural Network Forecasting of the British Pound/US Dollar Exchange Rate. Omega, Int. J. Mgmt Science, 26 (4): 495-506.