1、“.....而其用粒子群算法和均值算法以及遗传算法的三种算法所结合形成的混合算法的聚类结果又比用粒子群算法和均值两种算法所结合形成的混合算法做的聚类结果要好，特别值得注意的是如果各种算法结合的顺序不同最终得到的聚类结果也是不同的。 并且可以由表中结果看出，用改进后的最后种算法所作的聚类其结果相对于其他算法或者改进策略来说是最好的......”。

2、“.....长沙理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。 除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。 对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名日期年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅......”。

3、“.....可以采用才能执行，我们称之为多个服务问题。 另外每个输入输出节点的元素个数可能不是唯的，这样就会产生系列的问题，我们称之为多个输入问题。 因为我们从算法出发，加入对这两个问题的处理形成在合成领域中的最佳路径合成算法。 另外该算法可以根据多种选择策略来选择，比如价格，执行时间等。 实验表明与没有选择策略的合成算法相比，此算法能显著提高的合成质量，并且在些情况下，响应时间要比没有选择策略的合成算法要好。 三实现了动态自动合成原型系统。 在现有技术等基础上实现了动态自动合成原型系统，设计开发了建模引擎合成引擎以及执行引擎等组件，并对上面提出的建模方法和合成算法进行了实现......”。

4、“..... 关键词，语义建模，本体，最佳路径，合成算法，选择策略，。 影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。 不保密。 请在以上相应方框内打作者签名日期年月日导师签名日期年月日摘要定义了应用程序如何在上实现互操作性的套标准，它可以在网络中进行跨平台跨语言的描述发布查找以及调用。 因此给应用程序的集成带来了方便，但是单个提供的功能毕竟有限，要想仅仅通过单的功能简单的交互来实现真正跨企业边界的应用集成是显然不够的，因此需要对已有的单个进行合成，从而形成新的以提供更多功能。 本文的主要研究工作如下提出了种基于本体的动态语义合成的建模方法......”。

5、“.....在合成中利用的语义，从而实现动态语义合成。 的语义分为两部分输入输出参数语义和功能语义。 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功能建模。 首先提出的输入输出参数，将其表示为本体中类的形式，然后把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之间的关系，并且根据这些关系来确定能否合成。 本体是建模的基础，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。 首先将中同义词集合对应到本体中的类......”。

6、“..... 二提出了最佳路径合成算法。 在的合成中，可能会有几个服务同时满足个要求，我们需要选择最合适的个来合成。 这类似于最短路径算法算法中遇到的问题，但也有明显的区别。 算法智能处理有向无环图中两点之间的单条最短路径问题，而合成中可能会涉及多条路径同时存在的问题，也就是个服务需要多个服务的输出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......”。

7、“.....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......”。

8、“..... 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，能使算法具有更好的收敛性能。 最大速度引入最大速度的实际上是对粒子的全局搜索能力和局部搜索能力的种平衡。 越大，则粒子的飞行速度越高，从而可以对整个空间进行有效的搜索越小，则粒子的飞行速度越低，从而可以对局部区域进行更加有效的搜索，确保获得较高的搜索精度。 般来说，对于基本算法，若将搜索空间第维的变化范围定义为令并且在∈,的范围内能够获得较好性能。 种群规模算法种群规模较小，般令......”。

9、“.....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，更新位置时将其限制在内，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......”。