This paper formulates a model for a

This paper formulates a model for assessing the probability of collection of the information given by the degree of WSNs cluster tree topology.

Based on the format of a MAC IEEE 802.15.4 nodes, the probability of a successful ps to extend to activities of a successful cluster P (x = k) and node xxx P (X ≥ k), respectively.

There are a number of examples that demonstrate the usefulness of our proposed model on the likeliness of the collection is complete.

Therefore, we examined the model probabilistic Analyze and improve the reliability of the transmission of xxx WSNs a node size combinations (Ntotal) = node 100, the study is the appearance of another network of very qualified classifier typologies consistent differences in the number of children hung on. Each kit includes a cluster node (Ntotal) numbers increase.

The model can be adapted to each node in the cluster to collect data that will be evaluated by a probability distribution function of the following: a probability density distribution Logistic inverse cumulative distribution. Survivors and function that displays a high contrast Shepherd node xxx success.


This document contributes to development probabilistic Performance analysis that WSNs are composed of a collection and reliability of data transmission to the monitoring activities a higher percentage of success rate. And is ideal for applications or network will be able to find the maximum confidence that percentile.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษนี้ formulates แบบจำลองสำหรับประเมินความน่าเป็นชุดของข้อมูลที่กำหนดระดับของโครงสร้างต้นไม้ที่คลัสเตอร์ WSNsตามรูปแบบของ MAC IEEE 802.15.4 โหนด ความน่าเป็นของ ps ประสบความสำเร็จเพื่อขยายกิจกรรมของคลัสเตอร์ที่ประสบความสำเร็จ P (x = k) และโหน xxx P (X ≥ k), ตามลำดับมีจำนวนตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของรุ่น likeliness ของชุดของเรานำเสนอเสร็จดังนั้น เราตรวจสอบแบบ probabilistic วิเคราะห์ และปรับปรุงความน่าเชื่อถือของการส่ง xxx WSNs เป็นชุดขนาดโหน (Ntotal) =โหน 100 การศึกษาเป็นลักษณะของเครือข่ายอื่นของ typologies classifier มากมีความแตกต่างที่สอดคล้องกันในจำนวนเด็กที่แขวนบน แต่ละชุดมีการคลัสเตอร์โหน (Ntotal) ตัวเลขเพิ่มขึ้นรุ่นสามารถปรับให้แต่ละโหนดในคลัสเตอร์เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูลที่จะถูกประเมิน โดยแจกแจงความน่าเป็นฟังก์ชันต่อไปนี้: การกระจายความหนาแน่นของความน่าเป็นการแจกแจงสะสมผกผัน Logistic ได้ ผู้รอดชีวิตและฟังก์ชันที่แสดงความคมชัดสูงความสำเร็จ xxx โหนคนเลี้ยงแกะเอกสารนี้จัดสรรไปพัฒนาวิเคราะห์ประสิทธิภาพ probabilistic ว่า WSNs จะประกอบด้วยการเก็บรวบรวมและความน่าเชื่อถือของการส่งข้อมูลกิจกรรมตรวจสอบเปอร์เซ็นต์ของอัตราความสำเร็จสูงกว่า และเหมาะสำหรับใช้งานหรือเครือข่ายจะสามารถค้นหาความเชื่อมั่นสูงสุด percentile ที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้จะกำหนดรูปแบบในการประเมินความน่าจะเป็นของการเก็บรวบรวมข้อมูลที่ได้รับจากระดับของ WSNs กลุ่มโครงสร้างต้นไม้. จากรูปแบบของโหนด IEEE 802.15.4 MAC น่าจะเป็นของ PS ที่ประสบความสำเร็จจะขยายไปยังกิจกรรมที่ประสบความสำเร็จ กลุ่ม P (x = k) และโหนด xxx P (x ≥ k) ตามลำดับ. มีจำนวนตัวอย่างที่แสดงให้เห็นประโยชน์ของการนำเสนอรูปแบบของเราที่เกี่ยวกับความชอบของคอลเลกชันที่มีเสร็จสมบูรณ์. ดังนั้นเราจึงมีการตรวจสอบความน่าจะเป็นรูปแบบการวิเคราะห์ และปรับปรุงความน่าเชื่อถือของการส่ง xxx WSNs รวมกันขนาดโหนด (Ntotal) = 100 โหนดการศึกษาเป็นลักษณะของเครือข่ายของ typologies ลักษณนามที่มีคุณภาพมากความแตกต่างที่สอดคล้องกันในจำนวนของเด็กที่แขวนอยู่บนอีก แต่ละชุดประกอบด้วยโหนดคลัสเตอร์ (Ntotal) ตัวเลขเพิ่มขึ้น. รูปแบบที่สามารถปรับให้เข้ากับโหนดในคลัสเตอร์แต่ละการเก็บรวบรวมข้อมูลที่จะได้รับการประเมินโดยน่าจะเป็นฟังก์ชั่นการกระจายตัวของต่อไปนี้: ความหนาแน่นกระจายผกผันโลจิสติกการแจกแจงสะสม ผู้รอดชีวิตและฟังก์ชั่นที่แสดงความคมชัดสูงต้อนโหนดความสำเร็จ xxx. เอกสารนี้ก่อให้เกิดการพัฒนาสมรรถนะของการวิเคราะห์ความน่าจะเป็นที่ WSNs ที่มีองค์ประกอบของคอลเลกชันและความน่าเชื่อถือของการส่งข้อมูลไปยังกิจกรรมการตรวจสอบอัตราร้อยละของอัตราความสำเร็จสูง และเหมาะสำหรับการใช้งานหรือเครือข่ายจะสามารถที่จะพบความเชื่อมั่นสูงสุดที่ร้อยละ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปแบบกระดาษนี้ PayPal เพื่อประเมินความเป็นไปได้ของการเก็บรวบรวมข้อมูล โดยระดับ wsns กลุ่มต้นไม้แบบ

ตามรูปแบบของ Mac โดย 802.15.4 โหน ความน่าจะเป็นของที่ประสบความสำเร็จ PS เพื่อขยายกิจกรรมของที่ประสบความสำเร็จกลุ่ม P ( X = K ) X P ( x ≥โหนด

K ) ตามลำดับมีหลายตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของการนำเสนอรูปแบบ likeliness ของคอลเลกชันเสร็จสมบูรณ์

ดังนั้น เราตรวจสอบรูปแบบการวิเคราะห์และปรับปรุงความน่าเชื่อถือของการ xxx wsns โหนดโหนด ( ขนาดชุด ntotal ) = 100ศึกษาลักษณะของเครือข่ายอื่นที่มีคุณสมบัติสอดคล้องของรูปแบบการจำแนกความแตกต่างในจํานวนเด็กแขวนบน แต่ละชุดประกอบด้วยกลุ่มโหนด ( ntotal ) เพิ่มตัวเลข

รุ่นที่สามารถปรับให้เข้ากับแต่ละโหนดในคลัสเตอร์ เพื่อเก็บข้อมูล ซึ่งจะถูกประเมินโดยฟังก์ชันการแจกแจงความน่าจะเป็นของต่อไปนี้ :มีความหนาแน่นของความน่าจะเป็นการแจกแจงโลจิสติกผกผันของการแจกแจงสะสม . ผู้รอดชีวิตและฟังก์ชันที่แสดงความคมชัดสูง แกะปม xxx สำเร็จ


เอกสารนี้มีส่วนช่วยในการพัฒนาประสิทธิภาพการวิเคราะห์ความน่าจะเป็นที่ wsns ประกอบด้วยคอลเลกชันและความน่าเชื่อถือของการส่งข้อมูลการตรวจสอบกิจกรรมสูงกว่าเปอร์เซ็นต์ของอัตราความสำเร็จและเหมาะสำหรับการใช้งานหรือเครือข่ายจะสามารถค้นหาสูงสุดมั่นใจว่าคน