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。     

基于改进BP神经网络的M-learning学习质量评价

传统的BP神经网络算法在寻优过程中常陷入局部极小值而无法得到全局最优解,同时在大数据量训练时,运算时耗大,效率低.为了避免这些缺点,提出了并行GA-Adaboost-BP神经网络算法,用GA算法优化BP神经网络权值,避免陷入局部极小值.运用并行Adaboost算法,将大数据量分成若干个小数据量集,由Adaboost算法组合多个小数据集BP神经网络的输出,构建一个强预测器,这种分布式运算提高了大数据量训练效率.实验证明,用改进BP神经网络算法对大数据量M-learning学习质量评价进行预测,其精确度较高,预测稳定性较好,运算效率得到提高.     

CDMA技术在数据通信系统中的应用

人类对更高质量无线通信的需求推动了CDMA技术的出现.CDMA是按照码型结构的差别来分割信号的.在CDMA系统中,用户数的增加相当于背景噪声的增加.在保持高质量通话的同时,CDMA可以容纳更多的用户,CDMA手机的用户每次通话时,系统编码有4.4万亿种可能的排列,具有天然的保密性,其消息在空中信道上被截获的概率几乎为零.CDMA技术的标准化,推进了这项技术在世界范围内的应用.