简介：摘要介绍基本粒子群优化算法的原理、特点，并在此基础上提出了一种改进的粒子群算法。通过在粒子初始化时引入相对基的原理使粒子获得更好的初始解，以及在迭代过程中引入变异模型，部分粒子生成相对应的扩张及收缩粒子，比较其适应度，保留最佳粒子进行后期迭代，使算法易跳出局部最优。通过经典函数的测试结果表明，新算法的全局搜索能力有了显著提高，并且能够有效避免早熟问题。
简介：摘要院随着计算机技术在各领域的广泛应用，互联网的迅猛发展使得各类信息以指数级增长，本文主要研究粒子群优化算法在Web数据挖掘中的应用，介绍了粒子群优化算法进行Web数据挖掘的基本原理，分析了其特点。简述了粒子群Web数据挖掘优化算法的原理、特点、参数设置与应用等，重点分析了粒子群优化算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响，给出了算法中的经验参数设置。
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