فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیش بینی درآمد حاصل از کشاورزی با استفاده از شبکه های عصبی واحد محصولات ۵۰ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیش بینی درآمد حاصل از کشاورزی با استفاده از شبکه های عصبی واحد محصولات ۵۰ صفحه در word دارای ۵۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیش بینی درآمد حاصل از کشاورزی با استفاده از شبکه های عصبی واحد محصولات ۵۰ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیش بینی درآمد حاصل از کشاورزی با استفاده از شبکه های عصبی واحد محصولات ۵۰ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیش بینی درآمد حاصل از کشاورزی با استفاده از شبکه های عصبی واحد محصولات ۵۰ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیش بینی درآمد حاصل از کشاورزی با استفاده از شبکه های عصبی واحد محصولات ۵۰ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۰۹
تعداد صفحه ترجمه:۳۵
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۱۱

موضوع انگلیسی :Income prediction in the agrarian sector using product unit neural networks
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله پیش بینی درآمد حاصل از کشاورزی با استفاده از شبکه های عصبی واحد محصولات ۵۰ صفحه در word
چکیده انگلیسی:European Union financial subsidies in the agrarian sector are directly related to maintaining a sustainable
farm income, so its determination using, for example, the farm gross margin is a basic element in agrarian
programs for sustainable development. Using this tool, it is possible the identification of the agrarian
structures that need financial support and to what extent it is needed. However, the process of farm gross
margin determination is complicated and expensive because it is necessary to find the value of all the
inputs consumed and outputs produced. Considering the circumstances mentioned, the objectives of this
research were to: (1) select a representative and reduced set of easy-to-collect descriptive variables to
estimate the gross margin of a group of olive-tree farms in Andalusia; (2) investigate if artificial neural
network models (ANN) with two different types of basis functions (sigmoidal and product-units) could
effectively predict the gross margin of olive-tree farms; (3) compare the effectiveness of multiple linear,
quadratic and robust regression models versus ANN; and (4) validate the best mathematical model
obtained for gross margin prediction by analysing realistic farm and farmer scenarios. Results from
ANN models, specially the product-unit ones, have provided the most accurate gross margin predictions.
چکیده فارسی:

چکیده:

یارانه‌های مالی اتحادیه اروپا در بخش زمینی، مستقیماً مرتبط با حفظ درآمد مزرعه پایدار می‌باشند از این تعیین آنها با استفاده از حاشیه ناخالص مزرعه، عنصر پایه در برنامه‌های زمینی برای توسعه پایدار است. با استفاده از این ابزار، شناسایی ساختارهای زمینی که به پشتیبانی مالی نیاز دارند، امکان‌پذیر است. با این حال فرایند تعیین حاشیه ناخالص مزرعه پیچیده و گسترده است زیرا که ضروری است تا ارزش تمام ورودی‌ها و خروجی‌های مصرف شده را یافت. با توجه به شرایط ذکر شده، اهداف این تحقیق عبارتند از: ۱) انتخاب مجموعه معرف و کاهش یافته‌ای از متغیرهای توصیفی برای آزمایش حاشیه ناخالص گروه مزارع درخت زیتون در اندالوسیا؛ ۲) بررسی اینکه آیا مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی اب دو نوع تابع پایه می‌توانند به صورت موثری حاشیه ناخالص مزارع درخت زیتون را پیش‌بینی کنند، ۳) مقایسه اثربخشی مدل‌های رگرسیون خطی، درجه دوم و توانمند در مقابل ANN و ۴) اعتباربخشی بهترین مدل ریاضیاتی بدست آمده برای تولید حاشیه ناخالص با تحلیل الگوهای مزرعه و مزرعه‌دار واقع‌گرایانه. نتایج مدل‌های ANN و به ویژه نتایج واحد محصول، صحیح‌ترین پیش‌بینی‌های حاشیه ناخالص را ارائه کرده‌اند.