基于多层过滤技术的邮件客户端的研究

分析了E-mail邮件协议和邮件格式特征,设计与实现了一种客户端垃圾邮件过滤系统.系统采用黑白名单过滤、邮件特征过滤和贝叶斯分类相结合的三层过滤技术,并通过用户反馈机制降低误报率.实验结果显示,系统可满足用户对邮件的个性需求,提高了对垃圾邮件过滤的准确性.     

垃圾邮件过滤中特征选择方法研究

文章对垃圾邮件过滤中的特征选择问题进行了研究,引入"词共现模型"考虑词语之间的语义联系信息,和传统的信息增益特征选择方法结合表示邮件,采用神经网络方法对邮件进行分类得到垃圾邮件过滤器.实验表明,文章提出的将词共现对和信息增益结合的特征选择方法能够提高垃圾邮件过滤的精确度.     

基于邮件行为异常的垃圾邮件客户端检测

针对僵尸客户端可能存在的垃圾邮件发送行为,从邮件发送的过程和原理入手,提出一种基于邮件行为异常的僵尸客户端检测方法.实验结果显示,正常主机和正在进行垃圾邮件发送的僵尸客户端在进行邮件发送时存在非常显著的差异.     

基于Boosting算法的垃圾邮件过滤方法研究

为解决垃圾邮件过滤的精确度和有效性问题,提出了一种基于邮件内容过滤的垃圾邮件过滤方法,该方法采用Boosting算法构造了一种垃圾邮件过滤器,利用该垃圾邮件过滤器实现对垃圾邮件的过滤. 本文借鉴文本分类和信息检索领域所使用的评价指标,构建了垃圾邮件过滤器的评价体系,利用该评价体系,针对基于Boosting算法所构造的垃圾邮件过滤器对垃圾邮件的过滤实验所得到的数据进行了测试和评估,测试和评估的结果验证了Boosting算法在垃圾邮件过滤中的有效性,其性能优于传统的贝叶斯算法.      

垃圾邮件过滤中潜在语义索引的应用

将潜在语义索引(LSI)应用于垃圾邮件过滤领域,并将其与向量空间模型(VSM)和经典的邮件过滤器Spa-mAssassin系统进行比较.另外,对基于词提取技术的邮件文本特征集合和SpamAssassin系统提取的邮件"元特征"集合进行了对比.实验结果表明,LSI与VSM均取得了较SpamAssassin系统更优的分类效果.     

一种高准确率的垃圾邮件识别方法

引入柯尔莫格洛夫复杂性理论来描述邮件的特征,采用信息距离理论衡量邮件的相似程度,采用支持向量机(SVM)算法对邮件进行分类,提出了一种高准确率的垃圾邮件识别方法.相对于传统的垃圾邮件识别方法,该方法不需要对垃圾邮件进行邮件分割,省略邮件头分析和正文分析,可以准确地刻画垃圾邮件的主要特征,具有运算简单高效的特点.测试结果表明:该方法对文本邮件的分类准确率高达99％以上,有效提高了垃圾邮件识别的准确率.     

基于多项式朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器的设计与实现

基于概率的朴素贝叶斯分类器因其算法复杂度低、分类精度高而被广泛应用于垃圾邮件过滤领域。该文在对传统朴素贝叶斯分类器进行分析的同时,结合垃圾邮件过滤的特性,设计并实现了基于多项式朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器。该过滤器引入拉普拉斯平滑因子降低合法邮件被误判为垃圾邮件的概率,得到了较好的分类效果。实验结果验证了方法的有效性。     

一种改进的贝叶斯垃圾邮件过滤算法研究

本文针对朴素贝叶斯垃圾邮件过滤算法对垃圾邮件的误判,提出了一种新的改进型的贝叶斯邮件过滤算法,即引入了影响决策结果的损失因子λ,保证了在损失风险最小的前提下进行邮件的判断,使误判率降低,提高了过滤器的分类效果。     

基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法探讨

讨论了邮件过滤模块,通过分析研究该模块中垃圾邮件关键词的统计概率分布,提出了基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法,并对该算法的合理性和复杂度进行了分析.可以根据垃圾邮件内容的特征,建立贝叶斯概率模型,计算出一封邮件是垃圾邮件的概率,从而判断其是否为垃圾邮件.     

基于图像相似性检测的图像垃圾邮件过滤方法

日益泛滥的图像垃圾邮件给互联网用户带来极大的不便,如何对其实施有效过滤成为亟待解决的问题.分析图像垃圾邮件过滤中的关键问题邮件图像的特征提取.利用垃圾邮件重复发送、内容高度相似的特点,提出一种过滤图像垃圾邮件的新方法:提取邮件图像的综合特征值,以此作为目标邮件图像与垃圾邮件图像样本库相似性度量的依据,通过检测其是否相似来实现垃圾邮件图像的过滤.实验中,提取邮件图像的颜色、纹理和形状3种底层特征,其描述方法分别为颜色矩、共生矩阵统计量和不变矩.结果表明该方法对图像垃圾邮件的召回率达到95%以上.     

带专业词库的特征选择

在经典特征选择算法的基础上,提出一种带专业词库的特征选择方法.在训练分类模型的时候,适当加重属于专业词汇的特征的权重.这种方法能够有效地避免特征选择时误删有用的低频词,因此,适合用于短文本的分类(电子邮件等).实验结果表明,本方法在抽取特征维数较少时,分类准确率提高约3%.     

基于Nave Bayes模型的垃圾邮件过滤方法

采用信息增益进行特征选择,以改进的朴素贝叶斯分类算法进行邮件分类.利用文本特征估算文本属于两种类型的偏测度,以此构造二维文本空间.将文本映射为二维空间中的一个点,将分类算法看作是在二维空间中寻求一条分割直线,根据文本点到分割直线的距离来判断该邮件为何类邮件.     

基于贝叶斯分类的邮件过滤系统研究与实现

电子邮件的普及给人们的生活带来极大的方便,但目前垃圾邮件的泛滥严重影响了用户的正常使用。贝叶斯算法因简单在英文邮件过滤中取得了良好的过滤效果,分析了贝叶斯算法的原理及其在垃圾邮件过滤中的应用,给出垃圾邮件过滤的整个过滤流程,设计并实现了一种语言无关的垃圾邮件过滤系统。     

基于流量均衡的垃圾邮件过滤网关集群系统模型

目前国内商业化垃圾邮件过滤网关过滤效果差强人意,大用户、高流量的邮件系统性价比很低。设计了一种基于流量均衡的垃圾邮件过滤网关集群系统模型,并进行了实验和性能分析。实际应用效果表明,该系统可以轻松处理大用户群的高流量邮件,过滤准确率达96%以上。     

基于粗集的邮件自动分类系统研究

电子邮件给人们带来极大便利的同时,垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害。本文使用基于粗集最优属性约简方法对邮件集进行特征维数压缩,在不影响条件属性分类能力的情况下,利用粗糙集约简化简决策表,得到一个规则,利用规则可以对新加入的邮件进行自动分类,试验结果表明该方法是行之有效的。     

基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法

把小波理论应用于抗噪语音识别特征提取,提出了基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法,通过对人耳听觉特性的研究,按照人耳临界带宽设计了一组高斯小波带通滤波器。详细讨论了高斯小波滤波器的尺度参数选择方法。使用RBF识别网络,仿真实现了使用新特征与原特征的识别结果,证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。     

基于贝叶斯增量分类的邮件过滤研究

随着internet的快速发展,垃圾邮件泛滥成灾.面对垃圾邮件日益严重的现状,提出了贝叶斯邮件过滤模型并讨论了贝叶斯分类方法在垃圾邮件过滤中的应用.针对难以获得大量有类别标签的邮件训练集问题,利用贝叶斯具有增量学习特征,分析并提出了基于小规模训练集的贝叶斯增量邮件过滤方法,通过最小化当前邮件分类器的分类损失,来选择有利于提高分类器性能的邮件加入训练集.实验结果表明,该方法是切实可行的并具有良好的效果.     

邮件中心建设与工艺流程的探讨

介绍了一套新型的邮件处理工艺流程，该流程可达到低耗高效、快速传输邮件的目的，适于中小城市邮件中心使用。     

卡尔曼滤波方法在驼峰勾车溜成速度控制系统中的应用

本文提出了用于铁路驼峰自动化的一种新的卡尔曼滤波算法。该算法合理地解决了有色噪声“白化”问题,正确地确定了模型嗓声、量测噪声的统计特性,改进了现有滤波方法,提高了滤波精度。     

电子邮件的自动截取与分析系统的设计与实现

介绍了一种对电子邮件进行自动截取分析系统的后台程序的设计与实现．该系统能够根据用户预先设定的截取关键词对电子邮件进行自动截取分析，然后对截取的电子邮件在前台进行相应的处理，以防止电子邮件传播非法的、不健康的内容。