首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于小波神经网络的邮件分类算法研究
引用本文:梁莉,郭科,徐松浦.基于小波神经网络的邮件分类算法研究[J].成都理工大学学报(自然科学版),2007,34(5):581-584.
作者姓名:梁莉  郭科  徐松浦
作者单位:成都理工大学信息管理学院,成都,610059;成都理工大学信息管理学院,成都,610059;成都理工大学信息管理学院,成都,610059
基金项目:国家自然科学基金 , 教育部霍英东教育基金会高等院校青年教师基金 , 教育部高等学校博士学科点专项科研基金
摘    要:小波神经网络模型是将小波理论和神经网络结合起来的一种模型.通过对邮件分类问题的分析,采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替传统的神经元激励函数的小波神经网络的方法,建立了相应的邮件分类的小波神经网络模型.该模型克服了传统BP神经网络参数不足、隐含层单元数目难以确定、收敛速度较慢等缺点.应用结果表明,该算法在邮件分类中能有效减少平均绝对误差,提高查准率,为邮件分类算法研究提供了一种新的方法.

关 键 词:小波神经网络  邮件分类  垃圾邮件
文章编号:1671-9727(2007)05-0581-04
修稿时间:2007-02-08

A study of classification algorithm for E-mails based on the wavelet neural network
LIANG Li,GUO Ke,XU Song-pu.A study of classification algorithm for E-mails based on the wavelet neural network[J].Journal of Chengdu University of Technology: Sci & Technol Ed,2007,34(5):581-584.
Authors:LIANG Li  GUO Ke  XU Song-pu
Institution:College of Information Management, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China
Abstract:Wavelet neural network is a kind of neural network.This paper analyses the classification for E-mails and sets up a wavelet neural network model of the classification for E-mails.The classification model is based on retract and translation factors instead of conventional neural network function.This model can overcome the shortcomings of BP networks,such as the shortcoming of the parameters of network,the uncertain unit number of the hidden layer,and the slowly learning rate,etc.The simulated results show that the method of classification for E-mails can decrease the average error and improve the accuracy.It can provide a new way for classification.
Keywords:wavelet neural network  E-mail classification  spam
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号