1、“.....纵观各种与算法家具特有的时尚美观的特点定能炼油项目为代展的良好轨道。近年来，山东集团依靠科技进步，加大创新力度，积极调整产品结构，扩大各套装置的能力，使企业竞争能力和核心实力得到大幅增强。十五期间，年总投资万元，完成了以万吨年常减压炼油项目为代表的技改及科技开发项目项年总投资亿元完成了以万吨年环氧丙烷装置万吨年离子膜烧碱期项目为代表的技改及科技开发项目项年总投资约亿元完成了以万吨年重交沥青技改项目储运装置扩建项目万吨年离子膜片碱装置项目为代表的技改及科技开发项目余项年总投资亿元完成了万吨年离子膜烧碱二期工程万吨年环氧丙烷扩改项目和热力公司炉机项目等年总投资亿元完成了环氧丙烷装置技术改造项目综合废水生化处理装置技改项目等。际养殖中具有菇形合理杂菌感染洪山区区第五次全国人口普查统分红，同时公司日后成为上市公司，员工可以获得定数量的股票资源。相对价值增值公司为消费者提供别具特色的陶瓷家具......”。

2、“.....改变消费者普遍对家具材料的认识只有木料﹑玻璃﹑皮革家具产品。其次，陶瓷家具结合中国传统的艺术表现手法，具有定的收藏价值和非同般的观赏及实用价值。产品与服务产业背景随着中国社会主义进程的加快，人民生活水平不断提高，大量农村户口的居民大量涌入城市买房生活，这直接带动了中国房地产行业的迅猛发展，家居行业也必能在将来相当长的速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。中的最好值，即全局最优解，是整个种群的经验。每个粒子使用下列信息更新自己的当前位置自身位置自身速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。然后算法就是这样以个随机初始化形成的粒子群，迭代着开始进行搜索了。基本粒子群算法算法描述在中，每只鸟被称之为个粒子，每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中，每个粒子参考自己既定方向所经历的最优方向和整个鸟群的最优方向确定自己的飞行......”。

3、“.....是粒子当前位置。是粒子本身所找到的最好解得位置，是整个种群目前找到的最优解的位置。评价的。每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置评价的。每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置评价的。每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置，而且还知道到目前为止整个群体所发现的最好位置。如果可以看作是粒子本身的移动经验，也就是每个粒子本身找到的最优解，那么则是中的最好值，即全局最优解，是整个种群的经验。每个粒子使用下列信息更新自己的当前位置自身位置自身速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。然后算法就是这样以个随机初始化形成的粒子群，迭代着开始进行搜索了。基本粒子群算法算法描述在中，每只鸟被称之为个粒子，每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中......”。

4、“.....现在般采用下面公式对每个粒子进行操作其中是粒子的速度向量，是粒子当前位置。是粒子本身所找到的最好解得位置，是整个种群目前找到的最优解的位置。其,目录摘要第章绪论研究的背景和意义国内外研究现状数据挖掘的研究现状,聚类的研究现状......”。

5、“.....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关的混合算法，大多数基本上采用种策略对其改进，要么与其他算法结合，要么加入变异操作，同时采用两种策略的混合算法较少。因此，本文提出了种新的改进策略将局部搜索能力强的均值算法和基于遗传算法的交叉变异操作同时结合到算法中。通过适当调节，发挥各自的优点，既提高了算法的局部搜索能力，又因为加入了交叉变异操作增加了种群的多样性，防止了算法早熟。通过与文献中提出的方法对比，这种改进的粒子群聚类算法的收敛效果更好些。改进的粒子群聚类算法编码和适应度函数算法中的个体采用基于聚类中心的浮点数编码方式，每个粒子由个聚类中心组成，它可表示为长度为的浮点码串。个体的适应度函数定义为其中......”。

6、“.....然而，随着网上通信量的迅猛增长，不得不采用更新的网络技术来适应发展的需要。年月，由和公司联合建立了个非赢利性的组织先进网络和科学公司,。的目的是建立个全美范围的级主干网，它能以的速率传送数据，相当于每秒传送页文本信息。到年底，的全部主干网都已同提供的级主干网相通。中国早在年就由中国科学院高能物理研究所首先通过租用线实现了国际远程联网，关于年实现了与欧洲和北美地区的通信。年月经电信部门的大力配合，开通了由北京高能所到美国直线加速中心的高速计算机通信专线。了可以使用任超级计算机中心的设施，可以同网上任用户通信，还可以获得网络提供的大量信息和数据。了置根据当前位置，各个样本按最小距离原则分配给个聚类中心按式计算适应度更新,根据各个粒子的个体极值，找出全局极值和全局极值位置最后输出全局极值和全局极值位。本课题算法是在文献的基础上作的改进。首先在第步......”。

7、“.....其他的改进如下改进方法先用均值算法作快速分类，其结果作为其中个粒子结果，并在第步后面对粒子进行交叉变异操作，其他步骤同上，此方法称为。改进方法采用均值算法的思想，在第步后面，在新的分类基础上重新计算新的聚类中心，如果重新计算得到的聚类中心的适应度比原来的差，则舍弃，否则更新为当前的位置，且在第步后面对粒子进行交叉变异操作，此方法称为。改进方法综合改进方法和方法，此方法称为。仿真实验在以为操作系统的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。若我们把个优化问题看作是群饥饿的狼，优化问题的最优解看作兔子，那么在粒子群算法中，狼就是在解空间中进行搜索的粒子。这里的粒子是没有质量和体积，只有调整本身状态的速度和加速度的个折衷概念。而群是来自于人工生命的概念,......”。

8、“.....信息共享机制是推动算法运行的主要机制，也是算法中最重要的部分。在搜索空间中每个粒子都以定的速度移动，并且这个速度是用同伴的移动经验和自己的移动经验来动态调整的。粒子的好坏程度是通过目标函数计算得到的适应值来评价的。每个粒子不仅知道自己的当前位置和到目前为止自己所发现的最好位置，而且还知道到目前为止整个群体所发现的最好位置。如果可以看作是粒子本身的移动经验，也就是每个粒子本身找到的最优解，那么则是中的最好值，即全局最优解，是整个种群的经验。每个粒子使用下列信息更新自己的当前位置自身位置自身速度自身位置与之间的距离自身位置与之间的距离。然后算法就是这样以个随机初始化形成的粒子群，迭代着开始进行搜索了。基本粒子群算法算法描述在中，每只鸟被称之为个粒子，每个粒子用其几何位置和速度向量表示，在问题求解中，每个粒子参考自己既定方向所经历的最优方向和整个鸟群的最优方向确定自己的飞行......”。

9、“.....是粒子当前位置。是粒子本身所找到的最好解得位置，是整个种群目前找到的最优解的位置。其他参数的介绍见第部分。参数设定算法中需要调节的参数主要包括惯性权重系数学习因子和最大速度以及种群规模，在本课题算法中还加入了最大位置。惯性权重系数惯性权重系数是用前面的速度来控制当前速度的影响，较大的可以加强的全局搜索能力，而较小的能加强的局部搜索能力。目前普遍采用的是将设置为从到线性下降的方法，这种方法可使得在开始时在较大的区域内探索，较快地定位最优解的大致位置，随着逐渐减小，粒子速度减慢，开始进行精细的局部搜索。学习因子学习因子也称加速度系数和分别调节粒子向全局最优粒子和个体最优粒子方向飞行的最大步长。若太小，则粒子可能远离目标区域若太大则可能导致粒子忽然向目标区域飞去或飞过目标区域。合适的和可以加快收敛且不易陷入局部最优，目前大多数文献均采用。但文献分析指出，令......”。