• 0سبد خرید فروشگاه
تعلیم
  • صفحه اصلی
  • محصولات
    • همه تعلیم ها
      • اقتصاد-Economy
        • علوم بورس-Science stock
        • علوم بانکداری-Banking science
        • علوم تجارت-Business Sciences
      • علوم برق-Electrical Sciences
        • مقالات برق-Electrical Articles
        • علوم الکترونیک-Electronic science
      • علوم زیست شناسی-Biological Sciences
        • زمین شناسی-Geology
          • مقالات جغرافیا-Geography Papers
      • علوم اجتماعی-social Sciences
      • علوم ایمنی و بهداشت-Health and safety
        • مقالات ایمنی و بهداشت – Health and safety
      • علوم پزشکی-Medical Sciences
        • علوم روانشناسی-Psychological Science
          • روانشناسی موفقیت-Psychology of success
        • مقالات پزشکی-medical articles
        • مقالات آنتی بیوتیک-Articles antibiotics
        • مقالات دندانپزشکی-Dental articles
      • علوم ریاضیات و فیزیک-Science, mathematics and physics
        • مقالات ریاضی – Mathematical articles
        • مقالات فیزیک-Physics articles
      • علوم زبان انگلیسی-Science in English
      • علوم سیاسی-political science
      • علوم شیمی-Chemical Sciences
        • مقالات شیمی-Chemistry Articles
        • مقالات پتروشیمی-Petrochemical articles
      • علوم صنایع غذایی-Food Industry Science
        • علوم تغذیه-nutrition science
      • علوم صنایع-Industrial science
        • مهندسی مواد-Materials Engineering
          • مقالات متالورژی- Metallurgy Articles
      • علوم عمران-Civil Sciences
        • مقالات عمران-Civil Articles
      • علوم کامپیوتر-computer science
        • مقالات فناوری اطلاعات-Articles of Information Technology
        • مقالات کامپیوتر-Computer Articles
          • دیتابیس-database
          • داده کاوی-Data Mining
          • داده های عظیم-Big data
          • رایانش ابری-cloud computing
          • هادوپ-Hadoop
          • سیستم فازی-Fuzzy System
      • علوم کشاورزی-Agricultural Sciences
        • مقالات کشاورزی-Agricultural Articles
        • مقالات شیلات-Fisheries Articles
        • مقالات محیط زیست-Environmental articles
      • علوم مالی و اداری-Financial and Administrative Science
        • مقالات حسابداری-Accountant Articles
      • علوم مدیریت-Management Sciences
        • مدیریت کسب و کار-business management
        • مقالات مدیریت-Management Articles
        • مقالات کارآفرینی-Entrepreneurship articles
      • علوم تربیت بدنی-Physical Education Sciences
      • علوم ورزشی-Sports Sciences
      • علوم معماری-Architectural Science
      • علوم هنر-Art Science
      • علوم مکانیک-Mechanical Sciences
        • مقالات مکانیک-Mechanical Articles
      • مذهبی-Religious
      • ادبیات-Literature
        • مقالات زبان فارسی-Articles in Persian language
  • مجله اینترنتی
  • حساب کاربری من
  • آموزش دانلود
  • قوانین سایت
  • درباره ما
  • جستجو
  • منو منو

A comparison of neural network models, fuzzy logic, and multiple linear regression for prediction of hatchability

۰ تومان

Application of appropriate models to approximate the performance function warrants more precise prediction and helps to make the best  decisions in the poultry industry. This study reevaluated the factors affecting hatchability in laying hens from 29 to 56 wk of age. Twenty-eight  data lines representing 4 inputs consisting of egg weight, eggshell thickness, egg sphericity, and yolk/albumin ratio and 1 output, hatchability,  were obtained from the literature and used to train an artificial neural network (ANN). The prediction ability of ANN was compared with that of  fuzzy logic to evaluate the fitness of these 2 methods. The models were compared using R2, mean absolute deviation (MAD), mean squared  error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and bias. The developed model was used to assess the relative importance of each  variable on the hatchability by calculating the variable sensitivity ratio. The statistical evaluations showed that the ANN-based model predicted  hatchability more accurately than fuzzy logic. The ANNbased model had a higher determination of coefficient (R2 = 0.99) and lower residual  distribution (MAD = 0.005; MSE = 0.00004; MAPE = 0.732; bias = 0.0012) than fuzzy logic (R2 = 0.87; MAD = 0.014; MSE = 0.0004; MAPE =  2.095; bias = 0.0046). The sensitivity analysis revealed that the most important variable in the ANN-based model of hatchability was egg weight (variable sensitivity ratio, VSR = 283.11), followed by yolk/albumin ratio (VSR = 113.16), eggshell thickness (VSR = 16.23), and egg sphericity  (VSR = 3.63). The results of this research showed that the universal approximation capability of ANN made it a powerful tool to approximate  complex functions such as hatchability in the incubation process

دسته: سیستم فازی-Fuzzy System, سیستم فازی-Fuzzy Systems, علوم کامپیوتر-computer science
  • توضیحات
  • نظرات (0)

توضیحات

ABSTRACT

Application of appropriate models to approximate the performance function warrants more precise prediction and helps to make the best  decisions in the poultry industry. This study reevaluated the factors affecting hatchability in laying hens from 29 to 56 wk of age. Twenty-eight  data lines representing 4 inputs consisting of egg weight, eggshell thickness, egg sphericity, and yolk/albumin ratio and 1 output, hatchability,  were obtained from the literature and used to train an artificial neural network (ANN). The prediction ability of ANN was compared with that of  fuzzy logic to evaluate the fitness of these 2 methods. The models were compared using R2, mean absolute deviation (MAD), mean squared  error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and bias. The developed model was used to assess the relative importance of each  variable on the hatchability by calculating the variable sensitivity ratio. The statistical evaluations showed that the ANN-based model predicted  hatchability more accurately than fuzzy logic. The ANNbased model had a higher determination of coefficient (R2 = 0.99) and lower residual  distribution (MAD = 0.005; MSE = 0.00004; MAPE = 0.732; bias = 0.0012) than fuzzy logic (R2 = 0.87; MAD = 0.014; MSE = 0.0004; MAPE =  2.095; bias = 0.0046). The sensitivity analysis revealed that the most important variable in the ANN-based model of hatchability was egg weight (variable sensitivity ratio, VSR = 283.11), followed by yolk/albumin ratio (VSR = 113.16), eggshell thickness (VSR = 16.23), and egg sphericity  (VSR = 3.63). The results of this research showed that the universal approximation capability of ANN made it a powerful tool to approximate  complex functions such as hatchability in the incubation process.

INTRODUCTION

Modeling of a biological process (e.g., growth rate, egg production, and hatchability) in domestic animals and poultry is one of the most  important steps to approach maximum productivity and make economic decisions. In some cases, the effect of input variables are
not fully understood in the system, and latent relationships between inputs and output may exist. Therefore, classical methods of data  processing (e.g., multiple linear regression) may not be efficient to elicit the complicated interrelationships of biological responses and influencing  factors. Research has shown that the application of appropriate mathematical models may release more precise information on the system  output along with accurate prediction of performance (Baş and Boyacı, 2007b; Ahmadi and Golian, 2010, 2011; Savegnago et al., 2011; Mehri,  2012; Peruzzi et al., 2012).

Year: 2013

Publisher : Poultry Science Association Inc

By : M. Mehri

File Information: English Language/ 5 Page / size: 707 KB

Download: click

سال : 2013

ناشر : Poultry Science Association Inc

کاری از : M. Mehri

اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 5 صفحه / حجم : KB 707

لینک دانلود : روی همین لینک کلیک کنید

نقد و بررسی‌ها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “A comparison of neural network models, fuzzy logic, and multiple linear regression for prediction of hatchability” لغو پاسخ

برای فرستادن دیدگاه، باید وارد شده باشید.

محصولات مرتبط

  • کتاب آموزش HTML5

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • امتیاز 5.00 از 5

    کتاب لینوکس را خوب یادبگیریم

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • کتاب آموزش بوت استرپ

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • کتاب شبکه محلی(جزوه دانشگاهی)

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات

درباره فروشگاه

  • ایران
  • تعلیم مرکزی از دانش و علم و فناوریست ،جایی است که کلی مقاله و پروپزال رایگان در اختیار شما کاربران عزیز قرار می گیرد
  • info[at]taliem.ir

دوست عزیز شما می توانید فایل های رایگانی از جمله : نرم افزار ، کتاب ، جزوه ، مقاله و پروپوزال و غیره را از سایت تعلیم دانلود کنید و لازم به ذکر است که 80 در صد محصولات سایت تعلیم به صورت کاملا رایگان ارائه می شود.

در صورتی که فایل یا مقاله ای در سایت نشر داده شده است که دارای حق نشر می باشد خواهشمند است نویسنده یا ناشر با ایمیل زیر ما را در جریان قرار دهد تا از سایت حذف گردد

                taliemsite[@]gmail.com

شما را از پربازدید ترین مقالات مطلع می کنیم

دوست خوبم در صورت هر سوال یا مشکل از طریق تلفن یا پست الکترونیکی زیر می توانیم بهترین خدمات را به شما ارائه دهیم و مطمئن باشید تمام سعی خود را جهت ارائه بهترین خدمت به شما تقدیم خواهیم کرد.

تلفن:07734236086[دور کار-با ایمیل باشما هستیم]

پست الکترونیک : info[@]taliem.ir

اینستاگرام : taliemsit

تعلیم دانشگاهی برای تمام علوم
  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn
  • Instagram
  • Pinterest
  • Reddit
Mental Modeler A Fuzzy-Logic Cognitive Mapping Modeling Tool for Adaptive Environmental...The coordinating contracts of supply chain in a fuzzy decision environment
رفتن به بالا