Lacroix et al. (1995) and Salehi et

Lacroix et al. (1995) and Salehi et al. (1998b) used the networks in milk yield predictions, and demonstrated that adequate pre-processing, a well-designed network model, and a proper set of variables may considerably influence the accuracy of milk production predictions. Salehi et al. (1998a; b) found a neural network model based on back-propagation learning useful in predicting 305-d milk yield, fat and protein. Milk production estimates were successfully obtained in a study by using feed forward ANNs by Sanzogni & Kerr (2001). Artificial neural networks have been applied to predict milk yield in dairy sheep (Salehi et al., 1988). Kominakis et al. (2002) tested the usefulness of ANNs in predicting lactation, as well as daily test milk yield(s) in Chios dairy sheep based on a few (2 - 4) test-day records in the beginning of a lactation period. Grzesiak et al. (2003) compared the neural network and multiple regression predictions for 305-d lactation yield using partial lactation records. Sharma et al. (2007) used an ANN model to predict the first lactation 305-day milk yield using partial lactation records pertaining to Karan Fries crossbred dairy cattle. Hosseinia et al. (2007) estimated second parity milk yield and fat percentage of dairy cows based on first parity information using the neural network system. Njubi et al. (2010) applied ANNs to predict first lactation 305-d milk yield using test-day records in Kenyan Holstein Friesian dairy cows. These studies have shown that total lactation yield and short-term milk yield are positively correlated (Rayalu et al., 1984; Shrivastava et al., 1988; Brutta et al., 1989; Jain et al., 1991; Jadhav et al., 1998).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Lacroix et al. (1995) และ Salehi et al. (1998b) ใช้เครือข่ายในการคาดคะเนผลผลิตนม และแสดงให้เห็นว่าเพียงพอก่อนการประมวลผล แบบออกแบบเครือข่าย และชุดที่เหมาะสมของตัวแปรอย่างมากอาจมีผลต่อความแม่นยำของการคาดคะเนการผลิตนม Salehi ร้อยเอ็ด (1998a; b) พบแบบจำลองโครงข่ายประสาทบนหลังเผยแพร่การเรียนรู้ที่เป็นประโยชน์ในการทำนายผลผลิตนม 305-d ไขมัน และโปรตีน ปริมาณน้ำนมที่ประเมินเรียบร้อยแล้วได้รับมาในการศึกษา โดยใช้ฟีด ANNs ไปข้างหน้า โดย Sanzogni และเคอร์ (2001) มีการใช้เครือข่ายประสาทเทียมในการทำนายผลผลิตน้ำนมในโคนมแกะ (Salehi et al. 1988) Kominakis et al. (2002) ทดสอบประโยชน์ของ ANNs ในการทำนายการให้นมบุตร เป็นวันทดสอบนม yield(s) ในชิโอนมแกะตามระเบียนวันทดสอบ (2-4) ไม่ในการเริ่มต้นของรอบระยะเวลาให้นมบุตร Grzesiak et al. (2003) เมื่อเทียบกับโครงข่ายประสาท และคาดคะเนถดถอยหลายสำหรับให้นมบุตร 305-d ให้ใช้ระเบียนบางส่วนให้นมบุตร Sharma et al. (2007) ใช้แบบแอนจะทำนายผลแรกของนม 305 วันให้นมบุตรใช้ระเบียนบางส่วนให้นมบุตรที่เกี่ยวข้องกับการันฟรายส์แก่โคนม Hosseinia et al. (2007) ประมาณสองพาริตี้นมผลและไขมันเปอร์เซ็นต์ของโคนมตามข้อมูลพาริตี้ครั้งแรกที่ใช้ระบบเครือข่ายประสาท Njubi et al. (2010) ใช้ ANNs ทำนายผลผลิต 305-d นมให้นมบุตรแรกที่ใช้ระเบียนวันทดสอบ Friesian โฮลชไตน์เคนยาโคนม การศึกษาเหล่านี้ได้แสดงให้เห็นว่า การให้นมบุตรรวมผลผลิตและผลผลิตนมระยะสั้นจะมีความสัมพันธ์เชิงบวก (Rayalu et al. 1984 Shrivastava et al. 1988 Brutta et al. 1989 Jain et al. 1991 Jadhav et al. 1998)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Lacroix, et al (1995) และ Salehi et al, (1998b) ที่ใช้เครือข่ายในการคาดการณ์ผลผลิตน้ำนมและแสดงให้เห็นว่าเพียงพอก่อนการประมวลผลเป็นรูปแบบเครือข่ายการออกแบบที่ดีและชุดที่เหมาะสมของตัวแปรมากอาจมีผลต่อความถูกต้องของการคาดการณ์การผลิตนม Salehi et al, (1998 ข) พบว่ารูปแบบเครือข่ายประสาทขึ้นอยู่กับการกลับมาขยายพันธุ์การเรียนรู้ที่มีประโยชน์ในการทำนาย 305-D ผลผลิตน้ำนมไขมันและโปรตีน ประมาณการการผลิตนมที่ได้รับการประสบความสำเร็จในการศึกษาโดยใช้ฟีด ANNs ไปข้างหน้าโดย Sanzogni และเคอร์ (2001) เครือข่ายประสาทเทียมได้ถูกนำมาใช้ในการคาดการณ์ผลผลิตน้ำนมในนมแกะ (Salehi et al., 1988) Kominakis et al, (2002) การทดสอบประโยชน์ของ ANNs ในการทำนายการให้นมเช่นเดียวกับผลผลิตน้ำนมทดสอบในชีวิตประจำวัน (s) ใน Chios แกะนมขึ้นอยู่กับไม่กี่ (2-4) บันทึกการทดสอบวันในจุดเริ่มต้นของระยะเวลาการให้นมบุตรได้ Grzesiak et al, (2003) เมื่อเทียบกับเครือข่ายประสาทและการคาดการณ์การถดถอยหลายอัตราผลตอบแทนที่ให้นมบุตร 305-D โดยใช้บันทึกการให้นมบางส่วน Sharma et al, (2007) ที่ใช้รูปแบบการ ANN ในการทำนายการให้นมปริมาณน้ำนม 305 วันแรกที่ใช้บันทึกการให้นมบางส่วนที่เกี่ยวข้องกับการทอดคาราโคนมลูกผสม Hosseinia et al, (2007) ประมาณผลผลิตน้ำนมเท่าเทียมกันสองและเปอร์เซ็นต์ไขมันของโคนมตามข้อมูลที่เท่าเทียมกันครั้งแรกที่ใช้ระบบเครือข่ายประสาท Njubi et al, (2010) นำไปใช้ในการทำนาย ANNs ให้นมบุตร 305-D ผลผลิตน้ำนมครั้งแรกที่ใช้บันทึกการทดสอบวันในโคนมเคนยา Holstein Friesian การศึกษาเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าอัตราผลตอบแทนที่ให้นมบุตรรวมและผลผลิตน้ำนมในระยะสั้นมีความสัมพันธ์ในเชิงบวก (Rayalu et al, 1984;. Shrivastava et al, 1988;. Brutta et al, 1989;. เชน et al, 1991;. Jadhav et al, , 1998)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นขั้นต่ำเปลือยเปลือยขนาดเล็กน้ำรณรงค์โฆษณาโครงการสุดท้ายเรียน copywriting ของฉันเรารู้ว่าลูกค้าของเรามุ่งมั่นที่ดีที่สุดในทุกสิ่งที่พวกเขาทำ ดังนั้นที่เราทำ เรากำหนดมาตรฐานสูงสำหรับตัวเองและผลิตภัณฑ์ที่เราใส่ออก นั่นเป็นเหตุผลที่ " เปลือยต่ำสุด " คือการให้ของขวัญที่แม่ธรรมชาติบริสุทธิ์ของผักและผลไม้ในขวดที่มีสุขภาพดีสำหรับคุณของเรา และโลก ทำไมกลบรสชาติสดของพระเจ้าที่มีสารเทียมและสารกันบูด ?เราต้องการให้ผู้บริโภคของเราที่จะรู้สึกดีเกี่ยวกับการดื่มผลิตภัณฑ์ของเรา น้ำผลไม้เปลือยจะทุ่มเทเพื่อการสร้างที่ดีที่สุด 100% ทั้งหมดธรรมชาติและผลไม้ปั่นจากผลไม้ โป๊ เปลือย และผัก ไม่เติมน้ำตาลหรือสารกันบูด -- เคย เปลือยเป็นขั้นต่ำ เพราะเราไม่เคยลดมาตรฐานของเราใช้เฉพาะผลไม้และผักในผลิตภัณฑ์ของเรา ไม่มีสารกันบูดที่ไม่มีใครสามารถออกเสียงเพื่อ " รักษาสีและความสด เราได้กำหนดมาตรฐาน และมุ่งมั่นที่จะเพิ่มแถบ นี่คือสัญญาของเรากับคุณดังนั้นเวลาที่ร่างกายของคุณจะกินอะไรอร่อยสดชื่นและทำให้ดีที่สุดกับผลไม้ธรรมชาติผักทั้งหมด และคิดว่า เปลือย