【摘 要】
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神经网络算法应用非常广泛,在自学习、自适应和容错方面具有很好的性能.提出了用单神经元BP神经网络算法来优化垃圾邮件过滤规则,以此来解决过滤规则不能实时反映新类型垃圾
【机 构】
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北京邮电大学信息网络中心,北京100876
【出 处】
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CERNET(中国教育和科研计算机网)第二十二届学术年会
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神经网络算法应用非常广泛,在自学习、自适应和容错方面具有很好的性能.提出了用单神经元BP神经网络算法来优化垃圾邮件过滤规则,以此来解决过滤规则不能实时反映新类型垃圾邮件特征的问题.并且利用优化的规则设计并实现了一种反垃圾邮件系统.系统可以自动的提取邮件的属性,然后对静态的规则进行优化.通过和一个著名的反垃圾邮件过滤系统SpamAssassin在英文语料集上进行对比实验,证明使用优化更新后的过滤规则使得本系统具有更好的性能.
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