基于Bayes算法的垃圾邮件过滤

随着电子邮件在日常生活中多方面的灵活应用,大批量垃圾邮件的产生在很大程度上干扰了用户对电子邮件的使用.针对垃圾邮件过滤的研究现状,在阐述目前垃圾邮件过滤研究成果基础上,重点描述了具备高性能、低误判率的贝叶斯算法,并以贝叶斯算法、反馈学习技术为原理,利用Microsoft Visual C++6.0实现了垃圾邮件过滤系统.     

垃圾邮件并行过滤模型的设计

随着网络的日益普及,垃圾邮件问题日趋严重,各种过滤垃圾邮件的算法也应运而生。简单贝叶斯方法计算简便,但受算法假设条件的限制,查全率和正确率都难以达到更高的层次;其他几种方法计算太复杂。将计算机理论中的“流水”概念引入到垃圾邮件分类器中,建立并行过滤模型,查全率和准确率都比较令人满意。     

垃圾邮件的改进贝叶斯过滤算法

在研究贝叶斯过滤算法原理和实现方法的基础上,将垃圾邮件的先验概率由常数改进为实际概率,改进了token的选取范围和选取规则,在检测内容上增加url和图片。最后设计了一个基于改进贝叶斯过滤算法的垃圾邮件过滤器。实验结果表明,这种改进的贝叶斯过滤算法在垃圾邮件过滤中有良好的应用效果。     

基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤算法综述

朴素贝叶斯分类器是机器学习中一种简单而又有效的分类方法,但是由于它的属性条件独立性假设在实际应用中经常不成立,这影响了它的分类性能,为此基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤算法已受到越来越多的研究人员关注．本文通过对当前提出的最新的具有代表性的基于改进贝叶斯的垃圾邮件过滤算法进行分析和比较,总结各个算法的优点和不足,从而便于研究者对已有的算法再进行改进,提出具有更好性能的新的邮件过滤算法,同时方便使用者在应用时对算法的选择和使用．     

基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统的改进

大量的垃圾邮件的出现给用户收发电子邮件带来了极大的困扰,目前基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统在处理垃圾邮件上取得了很好的效果,但该算法也存在一些缺陷,本文从分析贝叶斯算法入手,提出了对该算法的一些改进方案,最后对贝叶斯算法进行了总结和展望。     

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.     

基于知识积累方法的垃圾邮件过滤算法

由于垃圾邮件类型的不断变化,超出现有过滤算法模型中所采用的训练样本范围,造成过滤性能不断下降。因此,提出了一种基于知识积累方法的垃圾邮件过滤算法。利用KNN方法的惰性学习机制,将新型的垃圾邮件动态加入训练样本集中,以实现知识的不断积累过程。在此基础上,应用KNN方法对未知邮件样本进行精确匹配,以排除合法邮件的误判结果。实验表明算法具有较好的过滤性能。     

垃圾邮件过滤研究与实现

系统以垃圾邮件过滤为目标,设计并实现了一个垃圾邮件过滤系统SpamBlocker.该系统整合规则过滤、贝叶斯分类、病毒检测和黑/白名单等垃圾邮件检测技术,采用评分方法判断邮件的垃圾性,并利用规则过滤给贝叶斯分类提供学习样本,提高了系统对新垃圾邮件的适应性.     

基于Na(i)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.     

基于改进的Na(l)ve Bayes和BP神经网络的垃圾邮件过滤

不同用户对垃圾邮件的判定有所差别,考虑到同一用户的自认垃圾邮件相似度较大,提出对特定用户进行针对性的垃圾邮件过滤方法.系统除重点利用邮件正文信息外,还尝试加入发件人、群发信息和主题相关度信息,改 进朴素贝叶斯公式用于邮件正文的概率计算,基于BP神经网络构造垃圾邮件判别系统.实验表明,改进的朴素贝叶斯公式用于本文的系统是...     

中文垃圾邮件过滤系统的实现和评估

垃圾邮件是长期以来困扰电子邮件使用者的一个问题,反垃圾邮件技术除了可以抑制垃圾邮件,对反垃圾短信和垃圾VoIP电话等问题也有借鉴意义. 为此,对使用贝叶斯方法过滤垃圾邮件进行了介绍,阐述了中文垃圾邮件过滤系统的实现,并给出了评估结果. 结果表明,在过滤中计算最终概率的特征数目以及用于训练的样本个数都存在某个最优值,当用于训练的样本个数逐渐超过这个最优值时,过滤效果会略微下降并趋于一致.     

人名、机构名在基于概念的文本分类中的应用研究

基于概念的文本分类方法,能对同义词、多义词进行比较好的处理,是一种比较优秀的文本分类算法.但是此方法往往对人名、机构名等具有分类特征的词不能很好地处理,依然停留在关键词的层次.提出了一种将语义词典与一部人名、机构名构成的专有名词词典相结合的新的概念分类方法,并经过实验验证了其有效性.     

KNN算法的数据优化策略

为了解决基于KNN（K-Nearest Neighbors）算法的非参数回归短时交通状态预测模型执行效率低的问题,提出了KNN算法的数据优化策略。通过对交通状态时空特性的研究,采用层次化对象构造交通状态向量,并根据交通状态的自重复性对历史样本数据库进行数据压缩。实验证明,优化策略提高了KNN算法的执行效率,经过压缩后的数据存取时间比压缩前缩短了8.66%。     

中文文本分类方法比较研究

中文文本分类是中文信息处理过程中的关键技术。本文介绍了中文文本分类的基本过程和基本原理,讨论了朴素贝叶斯（NB）、K-最近邻（KNN）、支持向量机（SVM）这三种中文文本分类方法,并对这三种分类方法进行分析和比较。     

高效节能的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络中节点的位置信息非常重要,目前通用的定位算法不适合恶劣环境;路由算法的设计直接影响到系统的能量消耗。在此提出一种基于测距的节点定位方案,并构建基于睡眠机制、最小成本路径的节能路由算法,通过理论分析和仿真实验,证明该算法具有较高的节能性,能提高网络的整体性能。     

有源电力滤波器谐波及无功电流的检测方法

有源电力滤波器控制的第一个环节就是补偿电流指令的获取,这一环节将直接影响有源电力滤波器的性能,因为如果不能准确地得到指令信号,电流的控制将无从谈起。计算补偿电流指令信号,首先必须根据补偿目的将谐波和无功电流分量进行分离,然后通过运算得到补偿电流指令信号。经过多年的发展,现在已经出现了多种的检测方法,本文针对不同的方法进行了详细的概括和综述。     

全相位方向滤波器组设计及其应用

为提高方向滤波器组的方向选择性和运算速度,基于全相位列率滤波理论提出了一种新的方向滤波器组设计方法该方法直接从频谱特性设计纯二维方向滤波器并灵活构建方向滤波器组,避免了传统方向滤波器组对图像的旋转、采样等操作,可以更多地保留图像细节并减小运算量．采用该方法设计了2种全相位方向滤波器组,并将其用于图像去噪对经典测试图像的实验结果表明,与Contourlet变换及其改进——非下采样Contourlet变换相比,采用该方法去噪后图像的峰值信噪比最多提高2．96dB,且重建图像的主观质量也较好．     

基于数据挖掘的"垃圾"邮件过滤器的设计与实现

设计了一种基于数据挖掘方法的邮件过滤器系统原型,并给出了这个系统原型的实现方法,     

H∞ Filter Design for Linear Systems with Delays

This paper focuses on the problem of H∞ filter design for linear delayed systems.A new approach of filter design is proposed by using Lyapunov stability theory together with linear matrix inequality(LMI) approach.Some sufficient conditions for the existence of H∞ filter are established based on the solutions of a set of LMIs.Finally,two examples are given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

一种联邦滤波的非线性改进算法

为了解决联邦滤波器在处理非线性复杂噪声信号时效果不佳的问题,引入了无迹卡尔曼滤波算法作为子滤波器,为了降低计算量,对子滤波器的状态更新过程进行了改进,同时优化了逆矩阵的求法.最后进行了仿真,结果表明,文章中的方法比传统联邦滤波算法精度更高,同时耗时较短.为工程应用提供了一种参考.