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粗LVQ神经网络的垃圾邮件过滤
引用本文:吴叶科,邬颖捷,宋如顺,陈波.粗LVQ神经网络的垃圾邮件过滤[J].计算机工程与应用,2011,47(26):107-109.
作者姓名:吴叶科  邬颖捷  宋如顺  陈波
作者单位:1.南京师范大学 数学科学学院,南京 210046 2.南京师范大学 计算机科学与技术学院,南京 210046
摘    要:结合粗糙集理论和LVQ神经网络的优点,提出了粗LVQ神经网络的垃圾邮件过滤模型。利用属性重要性启发式约简算法对邮件特征项进行约简,再利用LVQ网络模式分类能力进行垃圾邮件过滤。实验结果显示,提出的模型与单纯的粗糙集和LVQ网络相比,具有容错和抗干扰能力,减小了神经网络结构的复杂性,缩短了训练时间,提高了垃圾邮件过滤的准确率。

关 键 词:粗糙集  特征约简  LVQ神经网络  邮件过滤  网络安全  
修稿时间: 

Spam filtering based on rough-LVQ network
WU Yeke,WU Yingjie,SONG Rushun,CHEN Bo.Spam filtering based on rough-LVQ network[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(26):107-109.
Authors:WU Yeke  WU Yingjie  SONG Rushun  CHEN Bo
Affiliation:1.School of Mathematics Sciences,Nanjing Normal University,Nanjing 210046,China 2.School of Computer Science and Technology,Nanjing Normal University,Nanjing 210046,China
Abstract:Combining with the advantages of rough sets and LVQ network,this paper presents a spam filtering model based on rough-LVQ network.It reduces the feature items of emails by using heuristic algorithm for reduction based on the significance of attribute,and then filters spam by using the pattern classification capability of LVQ network.The results show that compared with the rough sets or LVQ network method respectively,the proposed model which is fault-tolerant and anti-jamming decreases the complexity of the...
Keywords:rough sets  feature reduction  LVQ-network  spam filter  network security
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