تصميم مبتكر لالة تلقيح وتعفير اشجار النخيل بمساعدة مضخة هواء والتنبؤ بإنتاجيتها باستخدام النمذجة الذكية

إبراهيم، عبد الباسط عودة (2019). زراعة النخيل وجودة التمور بين عوامل البيئة وبرامج الخدمة والرعاية. الامانة العامة لجائزة خليفة الدولية لنخيل التمر والابتكار الزراعي. دائرة خليفة الدولية لنخيل التمر والابتكار الزراعي. رقم التصنيف الدولي للكتاب . ISBN 978-9948-37-107-6. . 432صفحة.

ابراهيم، عبد الباسط عودة والحلفي، أسعد رحمان (2001). تصميم وتصنيع واختبار آلة تلقيح وتعفير أشجار نخيل التمر. مجلة البصرة لأبحاث نخلة التمر، المجلد 1، العدد2، ص 8-18.

إبراهيم، عبد الباسط عودة والحلفي، اسعد رحمان (2002). الة تعفير وتلقيح كهربائية لأشجار النخيل. براءة اختراع المرقمة 3045 في 2/5/2002. الجهاز المركزي للتقييس والسيطرة النوعية. بغداد. العراق.

الجابري، إبراهيم عبد الرسول (1987). أسس مكافحة الآفات. مطبعة جامعة الموصل. العراق.614 صفحة.

الحلفي، أسعد رحمان (2005). تصميم معفرة ترددية الأشجار نخيل التمر. مجلة أبحاث البصرة (العلميات)، العدد31, الجزء الثاني، ص50-63.

العوضي، محمد نبيل (1985). هندسة الات الرش وتوزيع المواد الحقلية. قسم الهندسة الزراعية كلية الزراعة، جامعة عين شمس، مصر.136 صفحة

الكواليت، نايل (2020). الجدوى الاقتصادية لإنشاء مشروع اقتصادي.

https://www.unescwa.org/sites/default/files/event/materials/%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%AF%D9%88%D9%89%20%D8%A7%D9%84%D8%A7%D9%82%D8%AA%D8%B5%D8%A7%D8%AF%D9%8A%D8%A9_0.pdf

تاريخ الدخول 27-6-2026

بكه (2025). دراسة الجدوى الاقتصادية - الأهمية والمراحل ومعايير التقييم وأبرز القيود. شركة رائدة في تقديم خدمات التعليم المهني والتطوير. المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني- الرياض -المملكة العربية السعودية

https://bakkah.com/ar/knowledge-center/%D8%AF%D8%B1%D8%A7%D8%B3%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%AC%D8%AF%D9%88%D9%89-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D9%82%D8%AA%D8%B5%D8%A7%D8%AF%D9%8A%D8%A9

تاريخ الدخول 27-6-2026.

حسين، لطفي وعزت، عبد السلام محمود (1978). مكننة المحاصيل الحقلية، مطبعة جامعة بغداد، العراق.

غالب، حسام حسن علي (1986). النخيل العملي. مطبعة جامعة البصرة، العراق،409 صفحة.

Akhavan, F., Kamgar, S., Nematollahi, M. A., Golneshan, A., Nassiri, S., & Khaneghah, A. M. (2021). Design, development, and performance evaluation of a ducted fan date palm (Phoenix dac-tylifera L.) pollinator. Scientia Horticulturae,. 277, 109808. pp: 1-6

https://doi.org/10.1016/j.scienta.2020.109808

Al Raisi, Y., Ben-Salah, M., Al-Sabahi, S., Al Amri, S., Al Bousaidi, I., & Dhehibi, B. (2018). Liq-uid pollination technology as new technology to ameliorate date palm pollination and facilitate date palm field operations. The Sixth International Date Palm Conference (SIDPC) Abu

Dhabi -UAE: 19 – 21 March, 2018.

Alsaedi, A. W. M., Al-Hilphy, A. R., Al-Mousawi, A. J., & Gavahian, M. (2024). Artificial intelli-gence-based modeling of novel non-thermal milk pasteurization to achieve desirable color and pre-dict quality parameters during storage. Journal of Food Process Engineering, 47(6), e14658. https://doi.org/10.1111/jfpe.14658

Broussard, M.A., Coates, M. T., & Martinsen, P. (2023). Artificial pollination technologies: A re-view. Agronomy. 13(5), 1351.‏ https://doi.org/10.3390/agronomy13051351

Dahab, M. H., Osman, M. S., & Abdalla, O. A. (2020). Comparison of locally developed date palm pollination machine with manual pollination under shambat condition – Sudan. Asian Journal of Ag-ricultural and Horticultural Research, 7(2), 16–25. https://doi.org/10.9734/ajahr/2020/v7i230091

Dawoud, D., & El-Rauof, F. A. (2021). Effect of different pollination techniques on fruit set, fruit quality and yield of Barhi date palm cultivar. Egyptian International Journal of Palms, 1(2), 34-42.‏ https://doi.org/10.21608/esjp.2021.247989

Halabi, L. M., Mekhilef, S., & Hossain, M. (2018). Performance evaluation of hybrid adaptive neu-ro-fuzzy inference system models for predicting monthly global solar radiation. Applied Energy, 213, 247-261.‏ https://doi.org/ 10.1016/j.apenergy.2018.01.035

Jamro, M. M. U. R., Sirohi, M. H., Mirbahar, A. A., Lal, S., & Saand, M. A. (2020). Production and quality of Date fruit in response to pollination methods. Pure and Applied Biology. 9(3):1737-1742.https://doi.org/10.19045/bspab.2020.90184‏

Jang, J. S. (1993). ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 23(3), 665-685. https://doi.org/ 10.1109/21.256541

Jang, J. S. R., Sun, C. T., & Mizutani, E. (1997) Neuro-fuzzy and soft computing: A computational approach to learning and machine intelligence. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ.614p.

Karim, K., Karim, A., Hamza, H., Manar, A., Karmous, C., & Bettaieb, T. (2022). Effect of pollina-tion technique on agronomic and physicochemical characteristics of date palm fruits (Phoenix dac-tylifera L.) cv. ‘Deglet Nour’. Korean Journal of Horticultural Science and Technology. 40(2), 121-133. https://doi.org/10.7235/hort.20220012

Kumawat, P., Rathore, R., Singh, R., & Kumar, S. (2022). Study the effect of different pollination techniques on date palm production. Sugar Tech., 24, 1887 - 1893. https://doi.org/10.1007/s12355-022-01152-0

MATLAB: MATrix LABorator (2014). MATLAB version 8.3 (R2014a). Natick, Massachusetts: The MathWorks Inc.

Mitra, S., & Hayashi, Y. (2000). Neuro-fuzzy rule generation: Survey in soft computing framework. IEEE Transactions on Neural Networks, 11(3), 748-768.‏

Munir, M. (2020). A comparative study of pollination methods effect on the changes in fruit yield and quality of date palm cultivar Khalas. Asian Journal of Agriculture and Biology, 8, 147-157. https://doi.org/10.35495/ajab.2019.11.537

Nayak, J. G., Patki, V. K., Nayak, R. J., Sahu, R., Patil, M. B., & Patil, Y. (2024). Adaptive neuro fuzzy inference system-based water quality index for Godavari river (India). International Journal of Multiphysics, 18 (3): 1003-1011. https://doi.org/10.52783/ijm.v18.1398

Nourani, A., Kadri, A., Benguiga, Z., Mehenni, M., Salem, A., & Kaci, F. (2017). Development of a date palm pollinator. Moroccan Journal of Agronomic and Veterinary Sciences, 5 (3):319-324 .

Rehna, V., Naik, S., Siddique, A., Al-Shammakhi, N., Al-Muqrashi, N., & Al-Shukri, S. (2024). Maximizing date palm yield: Automatic extension sprinklers for enhanced aerial pollination. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1401. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1401/1/012011

Salomón-Torres, R., Krueger, R., García-Vázquez, J. P., Villa-Angulo, R., Villa-Angulo, C., Ortiz-Uribe, N., Sol-Uribe, J. A., & Samaniego-Sandoval, L. (2021). Date palm pollen: Features, produc-tion, extraction and pollination methods. Agronomy, 11(3), 504. https://doi.org/10.3390/agronomy11030504

Sharma, K. M., Baidiyavadra, D. A., & Chaudhary, H. (2021). Artificial pollination in date palm: A review. Indian Journal of Arid Horticulture. 3(1&2):1-7 https://doi.org/10.48165/ijah.2021.3.1.1

SPSS: Statistical Package for the Social Sciences (2020). IBM SPSS Statistics for Windows (Ver-sion 27.0) [Computer software]. IBM Corp

Viswavandya, M., Sarangi, B., Mohanty, S., & Mohanty, A. (2019). Short term solar energy fore-casting by using fuzzy logic and ANFIS. In: Computational Intelligence in Data Mining: Proceed-ings of the International Conference on ICCIDM 2018 (pp: 751-765). Singapore: Springer, Singa-pore.