基于Logistic回归的中文垃圾邮件过滤方法

研究如何实现Logistic回归模型在中文垃圾邮件过滤中的应用,给出了关键技术,并将其应用于SEWM20071)垃圾邮件语料库上,取得了较优的过滤效果.还分析了影响正常邮件误判率、垃圾邮件误判率和精确率等因子.对比实验结果表明,应用于中文垃圾邮件过滤的Logistic回归模型与SVM相比具有更优的ROC指标和更快的运行效率.     

一种基于神经网络的垃圾邮件过滤方法

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.     

基于免疫机制的智能反垃圾邮件过滤器的研究

针对传统的反垃圾邮件过滤技术不能有效识别未知特征及变异特征的问题,本文借用人工免疫系统的一些原理,通过引入诸如自体耐受、免疫识别、免疫学习、免疫记忆和协同刺激等机制,结合智能决策的思想,运用粗糙集理论提取特征集,更新特征库,提出了一个基于免疫功能的智能反垃圾邮件过滤器.仿真试验表明,该方法能够有效地降低误报率,具有较好的使用效果.     

封杀垃圾邮件

许多网民都有这样的经历，开启邮箱后，除了正常收取的邮件外，还夹杂着很多不请自来的“垃圾”邮件。要么是广告，要么是不实的政治攻击，造谣中伤；更有一些是携带着病毒。木马等等的危险邮件。所以，如何有效拒收垃圾邮件，成为每一个网民不得不面对及解决的问题。     

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依本刊稿约要求,对于初步确定符合本刊收稿范畴的稿件,本刊会在作者投稿之日(节假日除外)起约一个星期内给予稿号,同时发送给作者注册的邮箱一封主题为"收稿回执"的确认邮件进行通知。作者若长时间未看到邮件,可能因本刊发邮件较多致使您邮件系统阻止了该邮件或将其放入了垃圾邮件里了,请注意查收。另外,登录作者界面后点开"编辑部正在处理稿件(1)",发     

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基于动态多种群粒子群支持向量机的短期负荷预测

针对标准粒子群优化(PSO)算法存在易陷入局部极值点的缺点,提出了一种基于物种概念的动态多种群粒子群优化算法(DMPSO).在DMPSO中引入了物种概念,在进化过程中动态确定物种,利用种群多样性信息动态调整物种半径,通过物种对解空间的不同区域进行搜索,最终确定出各极值点.将DMPSO算法和支持向量机(SVM)相结合,形成了解决电力系统短期负荷预测问题的新方法(DMPSO-SVM).在该方法中利用DMPSO算法来优化SVM中的参数,利用快速傅立叶变换(FFT)进行频谱分析并确定SVM的输入量.电力系统短期负荷预测的实际算例表明,与传统预测方法相比,该方法具有更高的预测精度和鲁棒性.     

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