The goalofanyanimalbreederistoevalu

The goalofanyanimalbreederistoevaluatesirein
younger agetoreducethecostofrearing.Dairycattle
evaluation usingtest-daymilkyields(TDMY)hassignifi-
cant advantagesoverthe305-daymilkyield(Mostert
et al.,2006). TheuseofTDMYallowsamoreaccurate
understanding ofcontemporarygroupsandassociated
environmental effects.Further,characteristicsassociated
with TDMYincludetheuseofadditionalinformationona
single animalduringgeneticevaluations.However,in
developing countrieslikeIndia,thereislimitedlevelof
milk recording,anduseoftestdaymodelswouldresultin
reduced costofrecordingaswecouldhavelongerinter-
vals betweenmilkrecordingandlessfrequentcollection
of milksamples.Further,increasedgeneticgainand
improved profitscanaccruefromusingTDMYondairy
heifer atearlystageoflactation,unproductivecows
would beculledearly,andtherewillbedecreasedgen-
eration interval.Therefore,now-a-days,useoftestday
milk yieldsintervalsisreceivingmoreimportancefor
prediction ofmilkyieldindairycattle.Predictionof
FL305DMY usingtestdaymilkyieldsinanearlystageof
lactation withmaximumaccuracyisoneofthecriteria
of selectionforlifetimeprofitabilityofdairycows (GandhiandGurnani,1988;KannanandGandhi,2006). In
case ofmultiplelinearregression,thelinearprediction
equations donotconsidertheinter-dependencyamong
explanatory variables(independentvariables)whichleads
to biasedresults(Pindyick andRubinfeld,1991), however,
artificialneuralnetwork(ANN)accountsforthesameas
well asnon-linearityinthedatasets,thereforenow-adays
it isreceivingmoreimportanceforpredictionofmilkyield.
Artificial neuralnetworkalsoknownasconnectionist
modelisacomputationaltechniquewhichmimicsthe
processingstructureandfunctionofhumanbraintosome
extent (Mehrotra etal.,1996).Ithasfoundwideapplica-
tions indiverseareasofanimalmanagement,milkproduc-
tion ofdairyanimalsviz.,predictionofsecondparitymilk
yield andfatpercentageofdairycowsbasedonfirstparity
informationusingneuralnetworksystem(Edriss etal.,
2008), predictionsfor305-daylactationyieldusingpartial
lactationrecords(Grzesiaketal.,2003), empiricalcompar-
isons offeedforwardconnectionistandconventionalregres-
sion modelsforpredictionoffirstlactation305-daymilk
yield inKaranFriesdairycows(Sharma etal.,2006),
evolvingpredictionequationsforlifetimemilkproduction
using artificialneuralnetworkmethodologyinSahiwal
cattle (Gandhietal.,2010).Hence,thepresentinvestigation
wasundertakentocomparethe relativeefficiencyofpre-
diction offirstlactation305-daysmilkyieldusingartificial
neuralnetworkandmultiplelinearregressionanalysisof
Sahiwalcowsbasedonfortnightlytestdaymilkyields.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Goalofanyanimalbreederistoevaluatesirein การagetoreducethecostofrearing อายุ Dairycattleประเมินผล usingtest daymilkyields (TDMY) hassignifi-ลาดเท (Mostert advantagesoverthe305-daymilkyieldet al. 2006) TheuseofTDMYallowsamoreaccurateofcontemporarygroupsandassociated ความเข้าใจผลกระทบสิ่งแวดล้อม เพิ่มเติม characteristicsassociatedกับ TDMYincludetheuseofadditionalinformationonaanimalduringgeneticevaluations เดียวกัน อย่างไรก็ตาม ในพัฒนา countrieslikeIndia, thereislimitedlevelofบันทึก นม anduseoftestdaymodelswouldresultinลดลง costofrecordingaswecouldhavelongerinter-vals betweenmilkrecordingandlessfrequentcollectionของ milksamples เพิ่มเติม increasedgeneticgainandปรับปรุง profitscanaccruefromusingTDMYondairyheifer atearlystageoflactation, unproductivecowsจะ beculledearly, andtherewillbedecreasedgen-ช่วง eration ดังนั้น ตอนนี้มีวัน useoftestdayนม yieldsintervalsisreceivingmoreimportanceforofmilkyieldindairycattle คาดเดา PredictionofFL305DMY usingtestdaymilkyieldsinanearlystageofหญิงให้นมบุตร withmaximumaccuracyisoneofthecriteriaของ selectionforlifetimeprofitabilityofdairycows (GandhiandGurnani, 1988 KannanandGandhi, 2006) ในกรณี ofmultiplelinearregression, thelinearpredictionสมการ donotconsidertheinter-dependencyamongอธิบายตัวแปร (independentvariables) whichleadsการ biasedresults (Pindyick andRubinfeld, 1991), อย่างไรก็ ตามaccountsforthesameas artificialneuralnetwork (แอน)ดี asnon-linearityinthedatasets, thereforenow-adaysมัน isreceivingmoreimportanceforpredictionofmilkyieldประดิษฐ์ neuralnetworkalsoknownasconnectionistmodelisacomputationaltechniquewhichmimicstheprocessingstructureandfunctionofhumanbraintosomeขอบเขต (Mehrotra etal., 1996) Ithasfoundwideapplica-indiverseareasofanimalmanagement มนั milkproduc-ทางการค้า ofdairyanimalsviz. predictionofsecondparitymilkผลผลิต andfatpercentageofdairycowsbasedonfirstparityinformationusingneuralnetworksystem (Edriss etal.,2008), predictionsfor305-daylactationyieldusingpartiallactationrecords(Grzesiaketal.,2003), empiricalcompar-isons offeedforwardconnectionistandconventionalregres-น modelsforpredictionoffirstlactation305-daymilkผลผลิต inKaranFriesdairycows (Sharma etal., 2006),evolvingpredictionequationsforlifetimemilkproductionใช้ artificialneuralnetworkmethodologyinSahiwalวัว (Gandhietal. 2010) ด้วยเหตุนี้ thepresentinvestigationwasundertakentocomparethe relativeefficiencyofpre-diction offirstlactation305-daysmilkyieldusingartificialneuralnetworkandmultiplelinearregressionanalysisofSahiwalcowsbasedonfortnightlytestdaymilkyields

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

goalofanyanimalbreederistoevaluatesirein
ที่อายุน้อยกว่า agetoreducethecostofrearing.Dairycattle
ประเมิน usingtest-daymilkyields (TDMY) hassignifi-
ลาดเท advantagesoverthe305-daymilkyield (Mostert
et al., 2006) TheuseofTDMYallowsamoreaccurate
เข้าใจ ofcontemporarygroupsandassociated
effects.Further สิ่งแวดล้อม characteristicsassociated
กับ TDMYincludetheuseofadditionalinformationona
animalduringgeneticevaluations.However เดียวใน
การพัฒนา countrieslikeIndia, thereislimitedlevelof
บันทึกนม anduseoftestdaymodelswouldresultin
ลด costofrecordingaswecouldhavelongerinter-
Vals betweenmilkrecordingandlessfrequentcollection
ของ milksamples.Further, increasedgeneticgainand
ปรับปรุง profitscanaccruefromusingTDMYondairy
วัวตัวเมีย atearlystageoflactation, unproductivecows
จะ beculledearly, andtherewillbedecreasedgen-
ช่วง eration ดังนั้นตอนนี้มีวัน useoftestday
นม yieldsintervalsisreceivingmoreimportancefor
ทำนาย ofmilkyieldindairycattle.Predictionof
FL305DMY usingtestdaymilkyieldsinanearlystageof
ให้นมบุตร withmaximumaccuracyisoneofthecriteria
ของ selectionforlifetimeprofitabilityofdairycows (GandhiandGurnani 1988; KannanandGandhi 2006) ใน
กรณี ofmultiplelinearregression, thelinearprediction
สม donotconsidertheinter-dependencyamong
อธิบายตัวแปร (independentvariables) whichleads
เพื่อ biasedresults (Pindyick andRubinfeld, 1991) แต่
artificialneuralnetwork (ANN) accountsforthesameas
ดี asnon-linearityinthedatasets, thereforenow-adays
มัน isreceivingmoreimportanceforpredictionofmilkyield.
ประดิษฐ์ (Mehrotra etal., 1996) .Ithasfoundwideapplica- tions indiverseareasofanimalmanagement, milkproduc- ofdairyanimalsviz การ. predictionofsecondparitymilk ผลผลิต andfatpercentageofdairycowsbasedonfirstparity informationusingneuralnetworksystem (Edriss etal., 2008) predictionsfor305-daylactationyieldusingpartial lactationrecords (Grzesiaketal., 2003) empiricalcompar- isons offeedforwardconnectionistandconventionalregres- Sion modelsforpredictionoffirstlactation305- daymilk inKaranFriesdairycows อัตราผลตอบแทน (ชาร์ etal., 2006) evolvingpredictionequationsforlifetimemilkproduction ใช้ artificialneuralnetworkmethodologyinSahiwal วัว (Gandhietal. 2010) .Hence, thepresentinvestigation wasundertakentocomparethe relativeefficiencyofpre- พจน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ goalofanyanimalbreederistoevaluatesireinน้อง dairycattle agetoreducethecostofrearing .การประเมิน daymilkyields น้ำนม ( tdmy ) hassignifi -ไม่สามารถ advantagesoverthe305 daymilkyield ( mostertet al . , 2006 ) theuseoftdmyallowsamoreaccurateความเข้าใจ ofcontemporarygroupsandassociatedผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อม characteristicsassociated เพิ่มเติมกับ tdmyincludetheuseofadditionalinformationonaanimalduringgeneticevaluations เดียว อย่างไรก็ตาม ในการพัฒนา countrieslikeindia thereislimitedlevelof ,anduseoftestdaymodelswouldresultin อัดนมcostofrecordingaswecouldhavelongerinter - ลดลงคนนอก betweenmilkrecordingandlessfrequentcollectionของ increasedgeneticgainand milksamples เพิ่มเติมปรับปรุง profitscanaccruefromusingtdmyondairyatearlystageoflactation unproductivecows วัว ,จะ beculledearly andtherewillbedecreasedgen - ,eration ช่วง ดังนั้น useoftestday ปลอกyieldsintervalsisreceivingmoreimportancefor นมข้อ ofmilkyieldindairycattle พยากรณ์fl305dmy usingtestdaymilkyieldsinanearlystageofwithmaximumaccuracyisoneofthecriteria นมของ selectionforlifetimeprofitabilityofdairycows ( gandhiandgurnani , 1988 ; kannanandgandhi , 2006 ) ในกรณี ofmultiplelinearregression thelinearprediction ,donotconsidertheinter dependencyamong สมการตัวแปร ( ตัวแปรอิสระ ) whichleads อธิบายเพื่อ biasedresults ( pindyick andrubinfeld , 1991 ) , อย่างไรก็ตามartificialneuralnetwork ( แอน ) accountsforthesameasดี asnon linearityinthedatasets thereforenow adays ,มัน isreceivingmoreimportanceforpredictionofmilkyield .neuralnetworkalsoknownasconnectionist เทียมmodelisacomputationaltechniquewhichmimicstheprocessingstructureandfunctionofhumanbraintosomeขอบเขต ( เมโรทราคณะ . , 1996 ) ithasfoundwideapplica -ยินดีด้วย indiverseareasofanimalmanagement milkproduc - ,tion predictionofsecondparitymilk ofdairyanimalsviz .ผลผลิต andfatpercentageofdairycowsbasedonfirstparityinformationusingneuralnetworksystem ( edriss คณะ .2008 ) , predictionsfor305 daylactationyieldusingpartiallactationrecords ( grzesiaketal . , 2003 ) , empiricalcompar -isons offeedforwardconnectionistandconventionalregres -modelsforpredictionoffirstlactation305 daymilk ไซออนinkaranfriesdairycows ผลผลิต ( Sharma คณะ . , 2006 )evolvingpredictionequationsforlifetimemilkproductionการใช้ artificialneuralnetworkmethodologyinsahiwalโค ( gandhietal . , 2010 ) . ดังนั้น thepresentinvestigationwasundertakentocomparethe relativeefficiencyofpre -คำพูด offirstlactation305 daysmilkyieldusingartificialneuralnetworkandmultiplelinearregressionanalysisofsahiwalcowsbasedonfortnightlytestdaymilkyields .