1、“.....theC-meimmunegeneticalgorithmFirst,analyzedthestrengthsandweaknessesoftheexistinggeneticalgorithm,theimmuneoptimizationalgorithmseparatelyFollowingisthemainworkhasbeendoneComplementedclusteringalgorithmwithteringThispaperdiscussedC-meansclusteringmethodwhichbasedontheimmunegeneticalgorithmandparticleswarmgalgorithmsintheliteratureThechoiceofalgorithmdependsonthetypeofdata,thepurposeandapplicationsofclusognition,dataanalysis,imageprocessing......”。

2、“.....ClusteranalysishasbeenwidelyusedinpatternrecnsidethesamegroupwasmostsimilartoeachotherandthedataindifferentgroupswasdifferfromeachotherClusterinnsidethesamegroupwasmostsimilartoeachotherandthedataindifferentgroupswasdifferfromeachotherClusteringisaneffectivemeansoffindingusefulinformationAtpresent,Clusteranalysishasbeenwidelyusedinpatternrecognition,dataanalysis,imageprocessing......”。

3、“.....thepurposeandapplicationsofclusteringThispaperdiscussedC-meansclusteringmethodwhichbasedontheimmunegeneticalgorithmandparticleswarmoptimizationalgorithmseparatelyFollowingisthemainworkhasbeendoneComplementedclusteringalgorithmwithimmunegeneticalgorithmFirst,analyzedthestrengthsandweaknessesoftheexistinggeneticalgorithm......”。

4、“.....theC-meansalgorithmandtheimmunegeneticalgorithmwerecombinedtoformahybridalgorithmFinally,basedontheactualsituationoftheclusteringproblemdesignedthegeneticselection,crossoverandmutationoperators,madethehybridalgorithmconvergetotheglobaloptimalsolutionmuchfasterandmoreefficientlyClusteringwiththeimprovedparticleswarmalgorithmFirst......”。

5、“.....theC-meansalgorithmandtheimmunegeneticalgorithmwerecombinedtoformahybridalgorithmFinally,basedontheactualsituationoftheclusteringproblemdesignedthegeneticselection,crossoverandmutationoperators,madethehybridalgorithmconvergetotheglobaloptimalsolutionmuchfasterandmoreefficientlyClusteringwiththeimprovedparticleswarmalgorithmFirst,theadvantagesanddisadvantagesoftheexistingparticleswarmoptimizationwereanalyzedsecond......”。

6、“.....themhaveplayedtheiradvantagesrespectivelythroughappropriateregulationNotonlythePSOalgorithm’sabilityoflocalsearchisimproved,butalsothediversityofthepopulationwasincreased,atlastachievedthepurposeofpreventprematureproblemofthealgorithmSelectedsomedatasetsandtheclusteringexperimentswereimplementedthroughMATLABprogrammingbytheimprovedalgorithms,andresultswerecomparedwithotheralgorithms......”。

7、“.....

聚类的研究现状......”。

8、“.....

其他狼要想找到兔子的最简单方法就是跟着那只找到兔子的狼，通过估算自己与那只狼之间的距离来估算自己与兔子之间的距离，然后再调整自己的位置和速度。

在这个过程中有可能出现开始发现兔子的狼后来把兔子跟丢了，但是后来又被其他的狼发现的情况，所以只有整个狼群的合作才能以最快的速度抓到那只兔子。

粒子群算法就从生物种群的这种行为特性中得到启发并用于求解优化问题的[]。

若我们把一个优化问题看作是成是显然不够的，因此需要对已有的单个WebServices进行合成，从而形成新的WebServices以提供更多功能。

本文的主要研究工作如下一、提出了一种基于本体的WebServices动态语义合成的建模方法。

该建模方法是把WebServices转化为本体的形式，在合成中利用WebServices的语义，从而实现动态语义合成......”。

9、“.....

因此把本体建模分为两个步骤来实现输入输出参数建模和WebServices功能建模。

首先提出WebServices的输入输出参数，将其表示为本体中类的形式，然后把WebServices的功能对应于本体中的属性，因为在本体中属性定义类之间的关系，因此通过属性可以判断产生这种属性的WebServices之间的关系，并且根据这些关系来确定WebServices能否合成。

本体是WebServices建模的基础，如何构建本体直接关系到模块的质量。

本文利用现在广泛使用的英语词库WordNet来构建本体。

这样就可以避免进行重复的无意义的定义概念的工作，另外可以最大限度的消除各个领域间的语义冲突。

首先将WordNet中同义词集合对应到本体中的类，然后定义这些类之间的关系来完成本体的构建。

二、提出了WebServices最佳路径合成算法......”。