• بازدید : 46 views
  • بدون نظر

قیمت : ۸۰۰۰۰ ريال    تعداد صفحات : ۱۹۹    کد محصول : ۱۷۵۹۸    حجم فایل : ۲۲۳۸ کیلوبایت   

فهرست مطالب 1. فصل 1 يادگيري ماشين 1-1 چكيده 1-2 يادگيري چيست؟ 1-3 نگاهي به فردا 1-4 يادگيري ماشين 1-4-1 هدف 1-5 ماشين يادگيرنده  1-5-1 روند تكاملي ماشين هاي يادگيرنده 1-5-2 انواع ماشين هاي يادگيرنده 1-5-3 اجزاء ماشين هاي يادگيرنده 1_5_4 مشكلات ماشين هاي يادگيرنده 1-6 روشهاي يادگيري عامل 1-7 مسائل اساسي يادگيري 1-8 روند عمليلتي 1-9 قوانين يادگيري 1-9-1 روش AQ11 1-9-2  روش CN2 1-9-3 درخت تصميم 1-10 طراحي يك سيستم يادگيري 1-10-1 انتخاب Training Experience 1-10-2 انتخاب تابع هدف 1-10-3 انتخاب نحوه نمايش تابع هدف 1-10-4 انتخاب الگوريتم شبيه سازي 1-10-5 طراحي نهايي 1-11 كاربردهاي ماشين هاي يادگيرنده 1-12 تكنيك هاي يادگيري ماشين 1-12-1 درخت تصميم گيري 1-12-2 شبكه هاي عصبي 1-12-3 منطق فازي 1-12-4 يادگيري از طريق منطق مخاسباتي 1-12-5 محاسبات تكاملي 1-12-5-1 الگوريتم ژنتيك 1-12-6 يادگيري تقويتي  فصل 2 داده كاوي مقدمه 2-1 تعريف تئوريك از داده كاوي 2-2 جايگاه داده كاوي 2-2-1 چند واقعيت 2-3 مراحل يك فرايند داده كاوي 2-4 پايه هاي يك فرايند داده كاوي 2-5 كاربردهاي داده كاوي 2-6 مقوله كاهش ابعاد داده 2-6-1 پروسه كشف دانش از پايگاه داده 2-6-2 ويژگي هاي KDD 2-6-3 استخراج داده ها 2-6-4 آماده كردن داده ها 2-6-5 مهندسي داده ها 2-6-6 مهندسي الگوريتم و تعيين استراتژي هاي كاوش 2-7 زبان هاي پرسشي داده كاوي 2-8 كلاسه بندي و پيشگويي داده ها 2-8-1 انواع روشهاي كلاسه بنديگ 2-8-2 مراحل يك الگوريتم كلاسه بندي 2-8-3 ارزيابي روشهاي كلاسه بندي 2-9 خوشه بندي 2-9-1 تعريف فرايند خوشه بندي 2-9-2 كيفيت خوشه بندي 2-9-3 روش ها و الگوريتم هاي خوشه بندي 2-9-4 دسته بندي ويژگي هاي الگوريتم هاي خوشه بندي 2-10 داده كاوي با استفاده از استنتاج و يادگيري بيزي 2-10-1 تئوري بيز 2-10-2 اصل طول توصيف مينيمم 2-10-3 الگوريتم Gibbs 2-10-4 طبقه بندي ساده بيزي 2-10-5 تخمين زدن احتمالات 2-10-6 الگوريتم EM نتيجه گيري  فصل 3 شبكه هاي عصبي مقدمه 3-1 تاريخچه 3-2 ايده پيدايش شبكه هاي عصبي  3-3 پباهن با مغز 3-4 روش كار نرون ها 3-5 مدل رياضي 3-6 پياده سازي هاي الكترونيكي نرون ها مصنوعي 3-7 عمليات شبكه هاي عصبي 3-8 آموزش شبكه هاي عصبي 3-9 آموزش تطبيقي 3-10 تفاوت شبكه هاي عصبي با روش هاي محاسباتي متداول و سيستم هاي خبره 3-11 انواع يادگيري براي شبكه هاي عصبي 3-11-1 باناظر 3-11-2 تشديدي  3-12 زمينه‌اي در مورد perceptron 3-12-1 قدرت protron 3-12-2 دنباله هاي protron 3-13 قضيه بنيادي دنباله ها 3-14 كاربردهاي شبكه هاي عصبي مصنوعي 3-15 مزيت شبكه هاي عصبي 3-16 قوانين فعال سازي نتيجه 	 فصل 4 الگوريتم ژنتيك مقدمه 4-1 الگوريتم ژنتيك چيست؟ 4-2 طبيعت ايده اوليه 4-3 رابطه تكامل طبيعي با هوش مصنوعي 4-4 چارچوب كلي الگوريتم هاي ژنتيك 4-4-1 شرط پايان الگوريتم 4-5 روش هاي نمايش 4-6 عملگرهاي الگوريتم ژنتيك 4-6-1 تابع سازگاري 4-6-2 انتخاب 4-6-3 CrossOver 4-6-4 موتاسيون ( جهش ) 4-6-5 جايگزيني 4-7 مزايا و معايب 4-8 كاربردهاي الگوريتم ژنتيك 4-8-1 نمونه اي از كاربرد در مسائل بهينه سازي مهندسي نفت 4-8-2 كاربرد الگوريتم ژنتيك در شبكه هاي عصبي 4-8-3 هايپر هيوريستيك 4-9 روند الگوريتم ژنتيك با يك نمونه ساده نتيجه              مقدمه يکی از موضوعاتی که بسيار به زمينه هوش نزديک است يادگيری می باشد . در  واقع بدون وجود يادگيری هوش نمی تواند وجود  داشته باشد زيرا يادگيری ابزار دريافت دانش های جديد است. يادگيری شما را قادر می سازد  ازتجارب ووقايعی که برای خودتان پيش آمده استفاده کنيد . ازين رو توانايی  يادگيری يک ابزار قدرتمند  محسوب می شود و هيچ تعجبی ندارد که بسياری از برنامه نويسان می خواهند برنامه ای بسازند که بتواند اين ابزاررا به همان ترتيبی که انسانها استفاده می کنند بکارگيرد برنامه هايی که بتوانداين عمل را انجام دهد ازلحاظ تئوری برای هميشه آخرين برنامه ای است که نوشته می شود زيرا اين برنامه می تواند وظايف مختلف خودش را به سادگی و با فکر کردن ياد بگيرد. فن آوری جديد اطلا عات که سالانه باعث توليد تعداد زيادی کامپيوترهای قدرتمند تر و جديد تر می شود امروزه امکان جمع آوری، انتقال، ترکيب و ذخيره حجم زيادی از اطلا عات را با هزينه زياد، عملی ساخته است.افزايش مستندات و تصاوير،صداها و جداول و....ما را به سمت استخراج اطلاعات از اين داده ها رهنمون می سازد و با يک نگاه دقيق به داده ها در می يابيم که داده ها به تنهايی اگرچه زياد هم باشند کافی نيستند. . يک روش برای استخراج داده ها با حجم زياد داده کاوی می باشد که ماشينهای يادگيرنده يکی از کاربردهای ان است اين ماشينها دانش مربوط به نمونه ها و مستندات  که داده های ما هستند را استخراج می کنند. اين سيستم ها به عبارتي رفتار يادگيري انسان را در سيستم هاي هوشمند شبيه سازي مي کند. ماشين هاي يادگيرنده در سيستم هاي هوشمند براي افزايش دانش و تغيير آن، افزايش كارآيي و تصحيح اتوماتيك خطا مورد استفاده قرار مي گيرند. اخذ دانش يكي از مهمترين كاربردهاي ماشين يادگيرنده است كه امروزه بسيار مورد توجه قرار مي گيرد. به اين معني كه عمل يادگيري اطلاعات پايه را از محيط استخراج كرده و براي تحليل حوادث آينده از آن بهره مي گيرندو موضوع مورد بحث ما در اين گزارش بررسی يادگيری ماشين است. در فصل اول با يادگيری ماشين، انواع يادگيری، انواع ماشينهای يادگيرنده و کاربردهای آن به صورت کلی آشنا خواهيم شد در فصل دوم به مقوله داده کاوی ، خواهيم پرداخت و در فصل های سوم و چهارم به تشريح شبکه های عصبی و الگوريتم ژنتيک که  زير شاخه های مهم يادگيری ماشين است می پردازيم.

دانلود پروژه پایان نامه رشته ی مهندسی کامپیوتر با عنوان یادگیری ماشین Machine Learning با فرمت word شامل ۱۹۹ صفحه و مشتمل بر بخش های زیر است :

فهرست مطالب

۱٫ فصل ۱ يادگيري ماشين

۱-۱ چكيده

۱-۲ يادگيري چيست؟

۱-۳ نگاهي به فردا

۱-۴ يادگيري ماشين

۱-۴-۱ هدف

۱-۵ ماشين يادگيرنده

۱-۵-۱ روند تكاملي ماشين هاي يادگيرنده

۱-۵-۲ انواع ماشين هاي يادگيرنده

۱-۵-۳ اجزاء ماشين هاي يادگيرنده

۱_۵_۴ مشكلات ماشين هاي يادگيرنده

۱-۶ روشهاي يادگيري عامل

۱-۷ مسائل اساسي يادگيري

۱-۸ روند عمليلتي

۱-۹ قوانين يادگيري

۱-۹-۱ روش AQ11

۱-۹-۲  روش CN2

۱-۹-۳ درخت تصميم

۱-۱۰ طراحي يك سيستم يادگيري

۱-۱۰-۱ انتخاب Training Experience

۱-۱۰-۲ انتخاب تابع هدف

۱-۱۰-۳ انتخاب نحوه نمايش تابع هدف

۱-۱۰-۴ انتخاب الگوريتم شبيه سازي

۱-۱۰-۵ طراحي نهايي

۱-۱۱ كاربردهاي ماشين هاي يادگيرنده

۱-۱۲ تكنيك هاي يادگيري ماشين

۱-۱۲-۱ درخت تصميم گيري

۱-۱۲-۲ شبكه هاي عصبي

۱-۱۲-۳ منطق فازي

۱-۱۲-۴ يادگيري از طريق منطق مخاسباتي

۱-۱۲-۵ محاسبات تكاملي

۱-۱۲-۵-۱ الگوريتم ژنتيك

۱-۱۲-۶ يادگيري تقويتي

فصل ۲ داده كاوي

مقدمه

۲-۱ تعريف تئوريك از داده كاوي

۲-۲ جايگاه داده كاوي

۲-۲-۱ چند واقعيت

۲-۳ مراحل يك فرايند داده كاوي

۲-۴ پايه هاي يك فرايند داده كاوي

۲-۵ كاربردهاي داده كاوي

۲-۶ مقوله كاهش ابعاد داده

۲-۶-۱ پروسه كشف دانش از پايگاه داده

۲-۶-۲ ويژگي هاي KDD

۲-۶-۳ استخراج داده ها

۲-۶-۴ آماده كردن داده ها

۲-۶-۵ مهندسي داده ها

۲-۶-۶ مهندسي الگوريتم و تعيين استراتژي هاي كاوش

۲-۷ زبان هاي پرسشي داده كاوي

۲-۸ كلاسه بندي و پيشگويي داده ها

۲-۸-۱ انواع روشهاي كلاسه بنديگ

۲-۸-۲ مراحل يك الگوريتم كلاسه بندي

۲-۸-۳ ارزيابي روشهاي كلاسه بندي

۲-۹ خوشه بندي

۲-۹-۱ تعريف فرايند خوشه بندي

۲-۹-۲ كيفيت خوشه بندي

۲-۹-۳ روش ها و الگوريتم هاي خوشه بندي

۲-۹-۴ دسته بندي ويژگي هاي الگوريتم هاي خوشه بندي

۲-۱۰ داده كاوي با استفاده از استنتاج و يادگيري بيزي

۲-۱۰-۱ تئوري بيز

۲-۱۰-۲ اصل طول توصيف مينيمم

۲-۱۰-۳ الگوريتم Gibbs

۲-۱۰-۴ طبقه بندي ساده بيزي

۲-۱۰-۵ تخمين زدن احتمالات

۲-۱۰-۶ الگوريتم EM

نتيجه گيري

فصل ۳ شبكه هاي عصبي

مقدمه

۳-۱ تاريخچه

۳-۲ ايده پيدايش شبكه هاي عصبي

۳-۳ پباهن با مغز

۳-۴ روش كار نرون ها

۳-۵ مدل رياضي

۳-۶ پياده سازي هاي الكترونيكي نرون ها مصنوعي

۳-۷ عمليات شبكه هاي عصبي

۳-۸ آموزش شبكه هاي عصبي

۳-۹ آموزش تطبيقي

۳-۱۰ تفاوت شبكه هاي عصبي با روش هاي محاسباتي متداول و سيستم هاي خبره

۳-۱۱ انواع يادگيري براي شبكه هاي عصبي

۳-۱۱-۱ باناظر

۳-۱۱-۲ تشديدي

 3-12 زمينه‌اي در مورد perceptron

۳-۱۲-۱ قدرت protron

۳-۱۲-۲ دنباله هاي protron

۳-۱۳ قضيه بنيادي دنباله ها

۳-۱۴ كاربردهاي شبكه هاي عصبي مصنوعي

۳-۱۵ مزيت شبكه هاي عصبي

۳-۱۶ قوانين فعال سازي

نتيجه  

فصل ۴ الگوريتم ژنتيك

مقدمه

۴-۱ الگوريتم ژنتيك چيست؟

۴-۲ طبيعت ايده اوليه

۴-۳ رابطه تكامل طبيعي با هوش مصنوعي

۴-۴ چارچوب كلي الگوريتم هاي ژنتيك

۴-۴-۱ شرط پايان الگوريتم

۴-۵ روش هاي نمايش

۴-۶ عملگرهاي الگوريتم ژنتيك

۴-۶-۱ تابع سازگاري

۴-۶-۲ انتخاب

۴-۶-۳ CrossOver

۴-۶-۴ موتاسيون ( جهش )

۴-۶-۵ جايگزيني

۴-۷ مزايا و معايب

۴-۸ كاربردهاي الگوريتم ژنتيك

۴-۸-۱ نمونه اي از كاربرد در مسائل بهينه سازي مهندسي نفت

۴-۸-۲ كاربرد الگوريتم ژنتيك در شبكه هاي عصبي

۴-۸-۳ هايپر هيوريستيك

۴-۹ روند الگوريتم ژنتيك با يك نمونه ساده

نتيجه

  • بازدید : 23 views
  • بدون نظر

قیمت : ۴۰۰۰۰ ريال    تعداد صفحات : ۱۴    کد محصول : ۱۸۵۳۷    حجم فایل : ۲۹۵ کیلوبایت   

دانلود مقاله با عنوان نقش شبيه سازي کامپيوتري المان محدود فرآيند آهنگري، در طراحي قالب و طراحي پيش فرم که شامل ۱۴ صفحه و به شرح زیر است :

نوع فایل : Word

هنگام توليد يک قطعه جديد آهنگري ، معمولا يک مرحله سعي وخطا جهت بدست آوردن قطعه بدون عيوب آهنگري، وجود دارد. در اين مرحله ، تجربه هاي قبلي طراح و سازنده، کمک مهمي جهت کاهش آزمايشات مي کند. با اين وجود ، با ورود قطعات با شکلهاي متفاوت و طراحي هاي گوناگوني که مي توانند براي آنها پيشنهاد گردد ، شبيه سازهاي کامپيوتري در مرحله طراحي ، مي توانند در جهت مشاهده رفتار جريان مواد ، رؤيت عيوب احتمالي و بهينه سازي طرح، بکار گرفته شوند . در اين مقاله ، به شبيه سازي فرآيند آهنگري و کاربرد آن در صنعت و بهينه سازي طراحي به منظور توليد قطعه بدون عيب، پرداخته مي شود .در اواخر دهه ۱۹۷۰ و اوايل دهه ۱۹۸۰ استفاده از تكنيك هاي كامپيوتري مهندسي CAE)، طراحيCAD و ساخت بكمك كامپيوتر (CAMدر زمينه صنعت شكل دهي فلزات بطور قابل ملاحظه اي افزايش يافته و بنظر مي رسد اين تمايل بسمت كاربرد وسيعتري در زمينه شبيه سازي انواع فرآيندها و طراحي بهينه عوامل موثر در توليد، در حال گسترش باشد.از ميان روشهاي مختلف جهت شبيه سازي فرآيندها، شبيه سازي به روش المان محدود FEM جايگاه ويژه اي در ساخت وتوليد به خود اختصاص داده است . از مزاياي مهم بكارگيري روش المان محدود در شبيه سازي فرآيندهاي ساخت وتوليد، مي توان موارد زير را ذكر نمود:

۱- تحليل مدلها با هندسه پيچيده و شرايط مرزي و اوليه مشكل
۲- قابليت دستيابي به جزئيات بعنوان مثال جزئيات مكانيكي در جسم تغيير شكل پذير همچون سرعت, كرنش ها, تنش ها, دماها و يا توزيع فشار در سطح تماس.
در ميان روشهاي شکل دهي ، آهنگري يکي از فرآيند هاي رايج و مهم مي باشد . در روشهاي سنتي طراحي قالب آهنگري، روابط تجربي و کار هاي انجام گرفته در گذشته مبناي طراحي بوده و براي حصول يک قالب قابل قبول و ابعاد و شکل مناسب بيلت اوليه ، معمولآ چندين مرحله سعي و خطا لازم مي باشد . ……..

  • بازدید : 15 views
  • بدون نظر

قیمت : ۴۰۰۰۰ ريال    تعداد صفحات : ۱۰    کد محصول : ۱۸۵۳۳    حجم فایل : ۷۰ کیلوبایت   

دانلود مقاله با عنوان استفاده از نرم افزار MATLAB جهت شبيه سازی و تحليل ارتعاش درخت بادام

دانلود مقاله با عنوان استفاده از نرم افزار MATLAB جهت شبيه سازی و تحليل ارتعاش درخت بادام که شامل ۱۰ صفحه و بشرح زیر است :

نوع فایل : Word

رفتار ديناميكي سيستم ها را معمولا با معادلات ديفرانسيل مدل مي كنند. در اين تحقيق براي تحليل و شبيه سازي رفتار ديناميكي درخت بادام از جعبه ابزار سيمولينک نرم افزار MATLAB استفاده شد. مدل رياضي  تكاننده ودرخت كه يك سيستم لنگ و لغزنده است به صورت يك سري معادلات ديفرانسيل رسته يك ارائه و توسط سيمولينک شدند. نتايج به دست آمده نشان داد كه ۱) با افزايش بسامد ورودي تكاننده، بسامد ارتعاش گيره اتصال به درخت افزايش مي يابد. ۲) افزايش ضريب سختي تكاننده، باعث بهتر شدن انتقال تكان به تنه درخت شده و دامنه ارتعاش بهبود مي يابد. ۳) با كاهش ضريب ميرائي تكاننده، ارتعاش منتقل شده به درخت ديرتر ميرا مي شود. ۴) با افزايش جرم درخت، دامنه و بسامد ارتعاش وارد بردرخت كاهش مي يابد. ۵) با افزايش نيروي وارده ازبازوي تكاننده درخت ، دامنه ارتعاش وارده به درخت هم افزايش مي يابد.

 اكثر درخت تكان هاي آزمايشي يا تجاري به شاخه درخت و يا تنه آن ارتعاش وارد مي كنند. با توجه به اين که كاربرد تجهيزات برداشت مكانيكي ميوه و آجيليان در كشاورزي مكانيزه به طور روز افزوني اهميت پيدا مي كند، پس بنابر اين تجزيه و تحليل كامل رفتار ديناميكي درختان در طراحي و استفاده از نتايج آن در درخت تكان هاي مكانيكي مي تواند مفيد باشد. با درك بهتر رفتار ديناميكي،مي توان تكاننده هاي موجود را براي استفاده در محصولات درختي گوناگون بدون نياز به آزمايش هاي وسيع و باحداقل تغييرات اصلاح نمود. رفتار ديناميكي سيستم ها را معمولا با معادلات ديفرانسيل مدل مي كنند.ساده ترين مدل،مدل رياضي يك سيستم خطي با يك درجه آزادي است كه به وسيله معادله ديفرانسيل مرتبه دوم با ضرايب ثابت تعريف مي گردد.تعداد زيادي از مسائل و مفاهيم ارتعاشات را مي توان به وسيله مدل هايي با يك درجه آزادي با دقت كافي مورد بررسي قرار داد.از آن جايي كه تجزيه و تحليل هاي سيستم هاي خطي آسان تر از سيستم هاي غير خطي مي باشد، لذا اغلب سيستم هاي مهندسي طوري طراحي شده اند كه رفتار خطي داشته باشند، اگر چه اين سيستم ممكن است ايده ال نباشد (Thomoson,1998) .نرم افزار هاي كامپيوتري بسيار زيادي براي حل معادلات ديفرانسيل و شبيه سازي رفتار ديناميكي سيستم ها موجود هستند.

  • بازدید : 76 views
  • بدون نظر

قیمت : ۸۰۰۰۰ ريال    تعداد صفحات : ۱۶۸    کد محصول : ۱۴۷۷۲    حجم فایل : ۳۴۳۶ کیلوبایت   
دانلود پایان نامه شیمی Computer Aided Risk Reduction Tool  (CARRT)  An Inherently Safer Approach

عنوان پایان نامه: Computer Aided Risk Reduction Tool  (CARRT)  An Inherently Safer Approach

INTRODUCTION:

۱٫ SCOPE OF THE PROJECT

۲٫ ELEMENTS OF RISK & ITS MANAGEMENT
۲٫۱٫ Elements of risk
۲٫۲٫ Layers of protection
۲٫۳٫ Risk reduction and management strategies

۳٫ INHERENTLY SAFER CHEMICAL PROCESS DESIGN
۳٫۱٫ Definition of an inherently safer process
۳٫۲٫ History of inherently safer process design
۳٫۳٫ Inherently safer process design strategies
۳٫۳٫۱٫  Minimize
۳٫۳٫۲٫ Substitute
۳٫۳٫۳٫ Moderate
۳٫۳٫۴٫ Simplify
۳٫۴٫ Inherent safety and the process life cycle
۳٫۵٫ Inherent safety conflicts
۳٫۶٫ Resolving inherent safety conflicts

۴٫ A REVIEW OF INHERENTLY SAFER CHEMICAL PROCESS DESIGN HAZARD INDICIES
۴٫۱٫ Introduction to hazard indices
۴٫۲٫ Hazard indices not specifically developed for inherent safety
۴٫۲٫۱٫ Dow indices
۴٫۲٫۱٫۱٫ Dow’s fire and explosion index
۴٫۲٫۱٫۲٫ Dow’s chemical exposure index
۴٫۲٫۲٫ Mond index
۴٫۲٫۳٫ The instantaneous fractional annual loss (IFAL) index
۴٫۲٫۴٫ Hazard identification and ranking (HIRA)
۴٫۲٫۵٫ Safety weighted hazard index (SWeHI)
۴٫۳٫ hazard indices specifically developed for inherent safety
۴٫۳٫۱٫ INSIDE project and INSET toolkit
۴٫۳٫۲٫ Fuzzy based inherent safety index
۴٫۳٫۳٫ Integrated inherent safety index (I2SI)
۴٫۳٫۴٫ Graphical method

۵٫ CRITICAL REVIEW OF MAINSTREM INHERENTLY SAFER CHEMICAL PROCESS DESIGN HAZARD INDICIES
۵٫۱٫ Introduction to mainstream indices
۵٫۲٫ Prototype index of inherent safety (PIIS)
۵٫۳٫ Inherent safety index (ISI)
۵٫۴٫ Modified inherent safety index (m-ISI)

۶٫ A NEW INHERENTLY SAFER DESIGN INDEX
۶٫۱٫ Introduction
۶٫۲٫ Corrosion
۶٫۳٫ Inventory
۶٫۴٫ Toxicity
۶٫۵٫ Flammability
۶٫۶٫ Explosiveness
۶٫۷٫ Temperature
۶٫۸٫ Pressure
۶٫۹٫ Yield
۶٫۱۰٫ Chemical reactivity
۶٫۱۱٫ The new inherently safer design index (ISDI)

۷٫ THE COMPUTER TOOL: CARRT
۷٫۱٫ Computerized inherent safety evaluation
۷٫۲٫ Computer aided risk reduction tool (CARRT)

۸٫ CASE STUDY
۸٫۱٫ Acrylonitrile and its production
۸٫۲٫ Process description
۸٫۳٫ Computer simulation and CARRT results

۹٫ CONCLUSIONS & FUTURE WORK
۹٫۱٫ Conclusions
۹٫۲٫ Future work

APPENDIX
A. Three significant disasters
A.1. Flixborough, England
A.2. Bhopal, India
A.3. Seveso, Italy

FARSI ABSTRACT

REFERENCES

امیدوارم این پایان نامه که در قالب فایل pdf تقدیم حضورتان می گردد برای شما سودمند باشد و بهره کافی را از مطالب آن ببرید.


عتیقه زیرخاکی گنج