一种基于神经网络的垃圾邮件过滤方法

摘要：

垃圾邮件问题日益严重,受到研究人员的广泛关注,基于各种技术的垃圾邮件过滤方法应运而生,其中神经网络技术应用广泛.现在主要采用的后向传播(BP)神经网络虽然在垃圾邮件过滤中取得很好的效果,但仍然存在局部极小点、不能适应新样本、学习效率较低等诸多问题.因此,本文将一种有导师、可在线学习的自组织神经网络--预测自适应谐振理论神经网络(ARTMAP),运用于垃圾邮件过滤,提出了一种新的基于ARTMAP的垃圾邮件过滤方法.实验表明,基于ARTMAP的邮件过滤能够对垃圾邮件进行有效的过滤,在保证正确率的同时,更能适应当前垃圾邮件特征不断变化的环境.

关键词：预测自适应谐振神经网络ARTMAP、垃圾邮件、过滤

所属期刊栏目：35

分类号：O34;TP3

资助基金：受到重庆市自然科学基金

在线出版日期：2008-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：190-193,208