基于免疫算法的垃圾邮件过滤技术的研究

针对垃圾邮件的过滤,提出了一种基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法,并给出相应的实现算法。免疫算法具有很强的学习、识别、容错性、记忆和特征提取的能力,基于免疫算法的垃圾邮件过滤在动态性和自适应性等方面具有明显的优势,因此免疫算法较传统算法更加适用于针对于垃圾邮件的过滤。本文通过仿真实验验证了基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法对垃圾邮件过滤的能力,实验结果表明,与传统算法贝叶斯算法的相比,基于免疫算法的垃圾邮件过滤更具有效性。     

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.      

基于AHP和模糊理论的ERP供应商评价模型研究

随着市场竞争环境的日益激烈,企业为了提升自身的管理水平和综合竞争力,越来越多的企业把目光投向企业信息化来重塑自己的核心竞争力。ERP作为典型的信息化集成解决方案,近年来在企业受到不断的关注,企业也投入巨资来实施ERP系统。但纵观整个ERP的实施效果,真正成功的案例很少,究其原因,其中一个很重要的原因就是实施前对软件供应商缺乏科学的评价体系,最终导致整个ERP实施项目的失败。在这样的背景下,根据层次分析方法（AHP）以及模糊综合评价方法的相关原理,构建了企业在ERP系统选型中对供应商的评价指标体系和多级模糊综合评价模型,将定性分析与定量分析的方法有效地结合起来,为企业在ERP软件供应商的选择上提供强有力的决策支持,确保企业的正确决策,从而保障ERP系统的成功实施。