این لارو ها نیز پس از گذشت حدود سه هفته تبدیل به شفیره می گردنند . که از آنها پروانه های جدید ظاهر می شود . از تخم های این پروانه ها لاروهای به وجود می آید که از حبه انگور تغذیه کرده و همین
لارو ها هستند که بیشترین خسارت
را به بار میاورند که در اصطلاح لارو های
نسل سوم گفته می شود
برای دانلود کل پاپورپوینت از لینک زیر استفاده کنید:
دانلود پایان نامه بررسی خوشه بندی در شبکه های حسگر بی سیم و ارائه یک روش جدید
تعداد صفحات 86 صفحه
در این محصول به منظور آشنایی با نحوه کدنویسی روش های مختلف خوشه بندی، مجموعه ای از کدهای اماده فراهم آماده است
این فایل شامل 169 اسلاید آموزشی برای توسعه خوشه مسب و کار است.
شامل معرفی فرایند توسعه، برنامه عمل، عامل توسعه و زنجیره تامین و زنجیره ارزش و ... میباشد.
دانلود ترجمه مقاله یک رویکرد تکاملی جدید برای مشکل خوشه بندی متعادل بار در شبکه های حسگر بی سیم ؛ مقاله ای برای رشته مهندسی برق در آن است که در 13 صفحه برای دانلود شما ترجمه شده است.
چکیده:
خوشه بندی گره حسگر یک روش موثر کنترل توپولوژی به منظور کاهش مصرف انرژی گره های حسگر برای به حداکثر رساندن طول عمر شبکه های سنسور بی سیم (WSNs) است. با این حال، در یک خوشه مبتنی بر WSN، لیدرها (سر خوشه) برخی بارهای اضافی ناشی از فعالیت های مختلف مانند جمع آوری داده ها، تجمع داده ها و ارتباطات را ازداده های جمع شده به ایستگاه پایه حمل میکنند. بنابراین، حفظ تعادل بار سر خوشه ها یک مسئله چالش برانگیز برای عملیات دراز مدت شبکه های حسگر بی سیم است. خوشه بندی متعادل بار به عنوان یک مشکل NP-hard برای یک شبکه سنسور بی سیم همراه با بار نابرابر گره های حسگر شناخته میشود. الگوریتم ژنتیک (GA) یکی از محبوب ترین روش های تکاملی است که می تواند برای پیدا کردن راه حل سریع و کارآمد چنین مشکلی استفاده شود. در این مقاله، ما یک GA جدید مبتنی بر الگوریتم خوشه بندی متعادل بار برای شبکه سنسور بی سیم ارائه میکنیم. نشان داده میشود که الگوریتم پیشنهادی برای هر دو بار برابر و نابرابر از گرههای حسگربه خوبی کار میکند. ما شبیه سازی گسترده از روش ارائه شده انجام داده و نتایج آن را برخی از روش های مبتنی بر تکامل و دیگر الگوریتم های خوشه بندی مرتبط مقایسه میکنیم . نتایج نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی بهتر از همه این الگوریتم ها از نظر معیارهای عملکردی مختلف مانند موازنه بار، زمان اجرا، مصرف انرژی، تعداد گره سنسور فعال، تعداد سر خوشه فعال و نرخ همگرایی عمل می کند.
مقدمه :
شبکه های حسگر بی سیم (WSNs) نظر بسیاری از محققان را برای استفاده از پتانسیل های خود در زمینه های مختلف از جمله سیستم های هشدار دهنده فاجعه، نظارت بر محیط زیست، مراقبت های بهداشتی، ایمنی، نظارت، تشخیص مزاحم و غیره [۱،۲] به خود جلب کرده اند.شبکه حسگر بی سیم از تعداد زیادی از گره های حسگر کوچک تشکیل شده است که به صورت تصادفی و یا به صورت دستی در نقطه هدف مستقرشده اند . گرههای حسگر تشکیل شده است ازسنجش، پردازش داده ها، و برقراری ارتباط اجز همراه با یک واحد قدرت .گرههای حسگر منطقه هدف را به منظور جمع آوری اطلاعات محلی، پردازش آنها و ارسال آن به یک ایستگاه پایه از راه دور به نام سینک سنجش می کنند. این سینک برای اطلاع رسانی عمومی ازاین پدیده هابه اینترنت متصل شده است. تنگنای اصلی شبکه گیرنده بی سیم منابع قدرتی محدود و غیر قابل تعویض گره های سنسور است بطوریکه آنها روی باتری کوچک راه اندازی (اداره ) می شود. خوشه یکی از کارآمد ترین تکنیک هاست، که به خوبی برای صرفه جویی انرژی در شبکه گیرنده بی سیم مورد تحقیق واقع شده است. در معماری مبتنی بر خوشه (مراجعه شکل ۱)، گره های حسگردر خوشه های مجزا با یک رهبر(لیدر) گروه بندی می شوند، که این لیدر به عنوان سر خوشه (CH) برای هر گروه شناخته میشود . هر گره حسگر متعلق به تنها یک خوشه است. CHها داده های محلی از اعضای گره های سنسورخود را جمع آوری و پردازش کرده و آن را مستقیما به سینک یا دیگر ch ها ارسال میکنند