مقاله : درجه بندی تخم مرغ ها ، با فرمت ورد 14 صفحه
درجه بندی تخم مرغها بر حسب کیفیت و ظاهر پوسته، سفیده و زرده تعیین میگردد:
1-درجه AA
2-درجه A:
3- درجه B:
4- درجه C:
سایز تخم مرغها:
نگهداری و خرید تخم مرغ:
نحوه جدا کردن زرده و سفیده:
نحوه زدن و فرم دهی سفیده :
فرم دهی به زرده:
آب پز کردن تخم مرغ:
موضوع طرح : بسته بندی چای تی-بگ
محل اجرا: کلیه مناطق کشور
سرمایه گذاری کـل: 9/1043 میلیون ریال
سهم آوردة متقاضی: 9/113 میلیون ریال
سهم تسهیلات: 930 میلیون ریال
دورة بازگشـت سرمایه: هفت ماه
میزان اشتغالزایی : هفـده نفر
دانستن میزان رشد جمعیت وبرآورد جمعیت و کنترل آن در هر کشوری اهمیت بسزایی را داراست . از این رو ابتدا باید از میزان دقیق رشد جمعیت مطلع بود تا با توجه به آن بتوان برآورد جمعیت درست کشور را داشت و بتوان رشد جمعیت را در سطح مناسب نگاه داشت.
این مقاله به صورت ورد (docx ) می باشد و تعداد صفحات آن 25 صفحه آماده پرینت می باشد
چیزی که این مقالات را متمایز کرده است آماده پرینت بودن مقالات می باشد تا خریدار از خرید خود راضی باشد
مقالات را با ورژن office2010 به بالا بازکنید .
شلینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحه:107
مقدمه 2
فصل اول :شبکه ی حسگر بی سیم 3
مقدمه 4
بررسی اجمالی مسائل کلیدی 6
انواع شبکه حسگر بی سیم 11
ساختارهای شبکه حسگر بی سیم 14
ویژگی‌های سخت‌افزاری: 17
کاربردهای شبکه ی حسگر بی سیم 20
عوامل موثر بر شبکه ی حسگر بی سیم 26
پشته پروتکلی 33
نتیجه گیری بخش 38
فصل دوم : انواع الگوریتم های خوشه بندی 39
مقدمه 40
بررسی کلی خوشه بندی 40
الگوریتم های خوشه بندی سلسله مراتبی 40
الگوریتم های خوشه بندی طیفی 41
الگوریتم های خوشه بندی مبتنی بر شبکه ی گرید 42
الگوریتم خوشه بندی مبتنی بر تراکم 43
الگوریتم های خوشه بندی پارتیشن بندی 43
الگوریتم خوشه بندی ژنتیک k-means برای ترکیب مجموعه داده های عددی و قاطعانه 44
الگوریتم مقیاس....... 45
الگوریتم k-means هماهنگ 46
مقداردهی k-means با استفاده از الگوریتم ژنتیک 47
رویکرد مجموع خوشه ها برای داده های ترکیبی............ 48
الگوریتم تکاملی ترکیبی....... 49
اصلاح جهانی الگوریتم k-means 50
الگوریتم ژنتیک k-means سریع 50
نتیجه گیری بخش 52
فصل سوم : الگوریتم های خوشه بندی در شبکه ی حسگر بی سیم 53
مقدمه 54
چالش ها در الگوریتم های خوشه بندی در شبکه ی حسگر بی سیم 56
فرآیند خوشه بندی 58
پروتکل های خوشه بندی موجود 59
الگوریتم های ابداعی...... 59
طرح های وزنی....... 60
طرح های شبکه ی گرید. 62
طرح های سلسله مراتبی و دیگر طرح ها...... 64
الگوریتم های خوشه بندی در شبکه های حسگر بی سیم ناهمگون 73
مدل ناهمگون برای شبکه های حسگر بی سیم...... 73
طبقه بندی ویژگی های خوشه بندی در شبکه های حسگر بی سیم ناهمگون...... 75
الگوریتم خوشه بندی برای شبکه های حسگر بی سیم ناهمگون...... 77
نتیجه گیری بخش 92
فصل چهارم: بررسی دو الگوریتم خوشه بندی EECS و A-LEACH 93
مقدمه 94
EECS 95
نمای کلی مشکلات 95
جزئیات EECS 97
تحلیل EECS 103
شبیه سازی 107
رویکردهای آینده 112
A-LEACH 113
آثار مربوطه 113
تجزیه و تحلیل انرژی پروتکل ها 115
A-LEACH 115
شبیه سازی 118
رویکردهای آینده و نتیجه گیری 122
نتیجه گیری 123
فهرست اشکال
شکل .1 . طبقه بندی موضوعات مختلف در شبکه ی حسگر بی سیم 8
شکل .2. ساختار کلی شبکه ی حسگر بی سیم 16
شکل. 3. ساختار خودکار 16
شکل. 4. ساختار نیمه خودکار 17
شکل. 5. ساختار داخلی گره ی حسگر 18
شکل 6. پشته ی پروتکلی 34
شکل 7 . نمونه ای از الگوریتم GROUP 63
شکل .8 . الف )ساختار شبکه ب)شبکه بعد از چند دور 78
شکل 9. الف) ساختار شبکه ب) خوشه بندی EDFCM 85
شکل 10. سلسله مراتب خوشه در زمینه ی سنجش 87
شکل 11. دیاگرام شماتیک از مناطق در اندازه های مختلف 89
شکل .12. تاثیر هزینه ی سرخوشه ی موردنظر 102
شکل. 13. پدیده ی شیب در شبکه 105
شکل.14. الف : توزیع غیر یکنواخت ب : توزیع یکنواخت 107
شکل. 15. الف: صحنه ی معمولی ب: صحنه ی بزرگ 108
شکل .16. الف : صحنه ی معمولی ب: صحنه ی بزرگ 109
شکل. 17. الف : صحنه ی معمولی ب: صحنه ی بزرگ 110
شکل.18. تعداد خوشه ها در هر دور در EECSو LEACH(صحنه ی 1) 111
شکل. 19.الف : صحنه ی معمولی ب : صحنه ی بزرگ 112
شکل .20. مدل شبکه ای A-LEACH 118
شکل 21. شبکه ی حسگر بی سیم با مدل A-LEACH 119
شکل .22. طول منطقه ی ثبات برای مقادیر مختلف ناهمگونی 120
شکل 23. تعداد گره های زنده نسبت با دور با m=0.1 و a=1 120
شکل .24. تعداد گره های زنده نسبت به دور با m=0.3 و a=1 121
شکل. 25. تعداد گره های زنده نسبت به دور با m=0.5 وa=1 121
فهرست جداول
جدول 1 .مقایسه ی الگوریتم های خوشه بندی طرح سلسله مراتبی 72
جدول.2. مقایسه ی الگوریتم های خوشه بندی 91
جدول.3. مفهوم نمادها 98
جدول .4 . توصیف حالات یا پیغام ها 98
جدول 5 . پارامترهای شبیه سازی 107
چکیده
شبکه های حسگر بی سیم شامل تعدا زیادی از سنسورهای کوچک است که که می توانند یک ابزار قوی برای جمع آوری داده در انواع محیط های داده ای متنوع باشند. داده های جمع آوری شده توسط هر حسگر به ایستگاه اصلی منتقل می شود تا به کاربر نهایی ارائه می شود. یکی از عمده ترین چالشها در این نوع شبکه ها، محدودیت مصرف انرژی است که مستقیما طول عمر شبکه حسگر را تحت تأثیر قرار می دهد ، خوشه بندی بعنوان یکی از روشهای شناخته شده ای است که بطور گسترده برای مواجه شدن با این چالش مورد استفاده قرار می گیرد.
خوشه بندی به شبکه های حسگر بی سیم معرفی شده است چرا که طبق آزمایشات انجام شده ،روشی موثر برای ارائه ی بهتر تجمع داده ها و مقیاس پذیری برای شبکه های حسگر بی سیم بزرگ است. خوشه بندی همچنین منابع انرژی محدود حسگرها را محافظت کرده و باعث صرفه جویی در مصرف انرژی می شود.
مقدمه
شبکه های حسگر بی سیم که برای نظارت و کنترل یک محیط خاص مورد استفاده قرار می گیرند، از تعداد زیادی گره حسگر ارزان قیمت تشکیل شده اند که به صورت متراکم در یک محیط پراکنده می شوند. اطلاعات جمع آوری شده بوسیله حسگرها باید به یک ایستگاه پایه منتقل شوند. در ارسال مستقیم، هر حسگر مستقیماً اطلاعات را به مرکز می فرستد که به دلیل فاصله زیادحسگرها از مرکز، انرژی زیادی مصرف می کنند. در مقابل طراحی هایی که فواصل ارتباطی را کوتاهتر می کنند، میتوانند دوره حیات شبکه را طولانی تر کنند و لذا ارتباط های چندگامی در این گونه شبکه ها مفیدتر و مقرون به صرفه تر از ارتباطهای تک گامی هستند.اما در ارتباطهای چندگامی نیز بیشترِ انرژی نودها صرف ایجاد ارتباط با حسگرهای دیگر میشود، که منجر به مصرف زیاد انرژی در حسگرها میگردد.یکی از راه حلهای این مشکل، خوشه بندی گرهها است.خوشه بندی کردن به این صورت است که شبکه را به تعدادی خوشه های مستقل قسمت بندی می کنیم که هر کدام یک سر خوشه دارند که همه اطلاعات را از گره های داخل خوشه اش جمع آوری می کند. سپس این سرخوشه ها اطلاعات را مستقیماً یا به صورت گام به گام باتعداد گامهای کمتر و صرفا با استفاده از نودهای سرخوشه به مرکز اصلی ارسال می کنند. خوشه بندی کردن میتواند به میزان زیادی هزینه های ارتباطی اکثر گره ها راکاهش دهد.