الفهرس 
المقدمة الاطار العام للدراسةيوجد فقط 14 صفحة متاحة للعرض العام
 |  | from | 179 |  |  |
| | | from | 179 | | |
المستخلص
الهدف من الدراسة : اقتراح نهج لإدارة تكلفة دورة حياة المنتجات الزراعية بشكل فعال من خلال تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI). تشير تكلفة دورة حياة المنتجات الزراعية إلى التكلفة الإجمالية المتكبدة خلال المراحل المختلفة لإنتاجها، ويسعى النهج المقترح إلى الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين ممارسات إدارة التكلفة وتحقيق التخصيص الأمثل للموارد في القطاع الزراعي. كما تسعى هذه الدراسة إلى تحقيق الأهداف الفرعية التالية : - تهدف الدراسة إلى استخدام منهج لإدارة تكلفة دورة حياة المنتجات الزراعية باستخدام الذكاء الاصطناعي في مواجهة إحدى أهم مشاكل مجتمعنا في إطار التنمية الزراعية والاكتفاء الذاتي. - تحقيق كفاءة التكلفة الأمثل وتخصيص الموارد (الطاقة) بشكل فعال طوال مراحل دورة الحياة. - تهدف هذه الدراسة إلى اقتراح نهج لإدارة تكاليف دورة حياة المنتجات الزراعية بشكل فعال باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. يأخذ تحليل تكلفة دورة الحياة في الاعتبار جميع التكاليف المرتبطة بدورة حياة المنتج، يتم استخدام التقنيات مثل التعلم الآلي وتحليل البيانات, لتحليل والتنبؤ بعوامل التكلفة المختلفة المرتبطة بالمنتجات الزراعية. ستوفر الدراسة نظرة ثاقبة لتدابير واستراتيجيات توفير التكاليف للممارسات الزراعية المستدامة. منهجية الدراسة : تعتمد هذه الدراسة على النهج المقترح الذي يتضمن جمع البيانات التاريخية حول عوامل التكلفة المختلفة المرتبطة بالمنتجات الزراعية. سيتم استخدام هذه البيانات لتدريب خوارزميات التعلم الآلي. نتائج الدراسة : يتضح من نتائج الجدول السابق أن هناك اختلافات جوهرية وكبيرة بين نتائج تحليل تقنيات الذكاء الاصطناعي والتكاليف الفعلية ومستويات الطاقة. ومن الجدير بالذكر أن قيم T موجبة على مستوى جميع الطرق الحديثة مما يدل على انحيازها للطرق الحديثة وهو ما يتوافق مع مستويات الدقة العالية المذكورة أعلاه في الجزء السابق من التحليل حيث يبلغ 88.5%، 91.8%، 96.2%، 97.8%، 91.2%، 97.1%، و96.8% على التوالي لشجرة القرار، والشبكات العصبية، والتعلم الآلي الخاضع للإشراف، والشبكة البايزية، وتقنية الجار الأقرب, المجموعات الكثيفة والغابات العشوائية.