160-تطبيق الشبكات العصبية فى قطاع الزراعة / Application of neural networks in the agricultural sector

View/ Open
Date
2002Author
محمد محمد الكفراوي
اماني عمر زكي
عبد القادر حمزة
عبدالله الداعوشي
محمد يحي عبدالرحمن وأخرون
Metadata
Show full item recordAbstract
وفى هذه الدراسة يمكن نتناول عدد من الموضوعات المرتبطة والضرورية لتدريب تطبيق الشبكات العصبية في القطاع الزراعي من أهمها مكانة الزراعة في مصر وأهميتهــــــــا للاقتصاد القومى وأهمية الأنشطة الزراعية التي اختيرت على أساس من توافر بيانات عنها وكون معظمها يمثل محاصيل استراتيجية هامة للاقتصاد القومى ولها شأنها في التجارة الخارجية استيراد وتصديرا . هذا إلى جانب عرض مختصر للنموذج التطبيقى للشبكات العصبية من مكونات الشبكة والتدريب والتعلم وغير ذلك . من الأسس الضرورية للتطبيق . وقبل ذلك يمكن توصيف كل نشاط زراعى موضع الاختيار من الوجهتين الوصفية والتحليلية الكمية قدر الإمكان حتى نقترب وبدقة بالنتائج والتوصيات المتحصل عليها بشان الوضع الراهن والمستقبلى من الواقع الفعلى لسلوك المتغيرات المدروسة في تالف وانسجام بين الأساليب الرياضية والإحصائية والاقتصادية مع احدث
تقنيات الحاسب الآلي . In this study, we can address several topics related to the necessary training of neural network applications in the agricultural sector. Among the most important are the status of agriculture in Egypt and its significance for the national economy, as well as the importance of agricultural activities selected based on the availability of data. Most of these activities represent crucial strategic crops for the national economy and play a significant role in foreign trade, both in import and export
Additionally, a brief overview of the practical model of neural networks will be presented, including the components of the network, training, learning, and other essential foundations for application. Before that, each selected agricultural activity can be described from both a descriptive and quantitative analytical perspective as much as possible, so that we can accurately approach the results and recommendations regarding the current and future situation based on the actual behavior of the studied variables. This will be achieved through a harmonious integration of mathematical, statistical, and economic methods with the latest computer technologies.