基于LVQ2神经网络及决策归纳的中文邮件过滤

垃圾邮件所带来的巨大经济损失及巨大的信息处理量已成为世界性的问题.目前,国际上应用效果较好的过滤技术是基于贝叶斯概率模型,但是由于汉语极为复杂的语义环境和贝叶斯算法的易欺骗性,使得其不能很好地过滤中文垃圾邮件.对此,该文提出了一种综合LVQ2神经网络及决策树分类的过滤算法.实验结果表明,该算法可以过滤98%以上的中文垃圾邮件.     

一种智能垃圾邮件过滤模型的仿真研究

研究垃圾邮件过滤准确率问题,电子邮件是一种高维、复杂的特殊文本,单一支持向量机、K近邻等传统模型均难以识别垃圾邮件,导致过滤正确率低.为了提高了垃圾邮件过滤正确率,提出一种K近邻和支持向量机相融合的垃圾邮件过滤模型(SVM-KNN).首先将邮件特征向量输入到支持向量机学习,找到支持向量集,然后计算待识别邮件与最优超平面间的距离,距离大于阈值,便采用支持向量机识别邮件类型,否则用K近邻识别邮件类型.仿真结果表明,SVM-KNN很好地解决单一模型存在的难题,提高了垃圾邮件过滤正确率,是一种有效的电子邮件管理的手段.     

协同分类器及其在邮件过滤中的应用

提出了一种基于支持向量机的改进分类方法．该方法将特征空间分类超平面附近的样本分类,交由特征空间和样本空间中的K-近邻集体投票表决。方法应用于垃圾邮件的过滤之中,邮件合法性误判发生的概率可被有效降低。最后通过垃圾邮件过滤实例验证了该方法的有效性。     

基于支持向量机的垃圾邮件过滤方法

针对中英文混合垃圾邮件过滤问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的过滤方法和融合多种分类特征的框架.通过改进SVM中线性核的表示方式,解决存储空间和计算最问题.通过领域术语自动抽取技术,增强垃圾邮件过滤的语义单元识别能力,提高垃圾邮件分类性能.在跨语言大规模语料库上的实验表明,采用SVM比采用Good-Turing算法平滑的朴素贝叶斯模型泛化性能提高了6.13%,分类精度比最大熵模型提高了8.18%.     

基于多属性群决策的垃圾邮件过滤

提出一种基于多属性群决策的垃圾邮件过滤方法来解决垃圾邮件过滤器出现误判的情况,其基本思想是通过OWA(有序加权平均,ordered weighted averaging)算子和CWAA(组合加权平均,combination weighted arithmetic averaging)算子相结合的多属性群决策方法对每封邮件计算出一个合理的综合评价值作为隶属度,然后采用FSVM分类算法对邮件进行分类.实验表明该算法在一定程度上提高了垃圾邮件过滤的召回率和准确率.     

基于改进贝叶斯决策的邮件过滤

探讨了基于概率阈值的贝叶斯邮件过滤模型的局限性：由于很少考虑所设定阈值的适用性和实用性,损失了一定的召回率。改进贝叶斯决策,提出了基于随机变量的较小错误分类决策方法;针对邮件处理的特殊性,进一步提出了基于随机变量的较小风险分类决策方法。实验结果表明,处理普通文本分类问题时,前者的分类决策效果更好;而后者在处理邮件问题时性能更优,能够在保持较小误判风险的同时,提高贝叶斯邮件过滤器的召回率以及F值。     

多目标决策系统中的智能支持模式

作者为天津市科委开发了用于中外合资企业的谈判的《智能决策支持系统》（ㄉＤＳＳ）。本文介绍了在ＩＤＳＳ中智能部件控制决策活动的一个实用模式，并讨论了各部分的智能支持作用。     

智能ERP系统决策支持子系统设计

提出了智能ERP系统决策支持系统设计方案。叙述了决策支持系统的两个层次的技术手段及五个方面的决策支持信息以及三个关键技术路径。     

垃圾邮件的智能过滤系统设计探讨

Internet的迅速发展,电子邮件的应用变得十分广泛,但是许多无用、有害信息随之而来。通过对垃圾邮件的分析、处理,设计了"基于用户个性化兴趣"的垃圾邮件智能过滤概念系统,首次提出将邮件向量同规则向量统一定义,有选择地进行二次过滤等理论。功能设计完善,证明了其思想优于目前的某些主流邮件过滤系统。     

垃圾邮件的智能过滤系统设计探讨

Internet的迅速发展,电子邮件的应用变得十分广泛,但是许多无用、有害信息随之而来.通过对垃圾邮件的分析、处理,设计了"基于用户个性化兴趣"的垃圾邮件智能过滤概念系统,首次提出将邮件向量同规则向量统一定义,有选择地进行二次过滤等理论.功能设计完善,证明了其思想优于目前的某些主流邮件过滤系统.     

灰云逻辑及其智能决策支持系统

针对经典的数理逻辑不能满足智能决策决策支持系统对逻辑柔性化的要求,在分析各种经典和非经典逻辑的基础上,指出了智能决策决策支持系统的逻辑柔性化的发展趋势,并给出了一种基于灰云模型的具体的柔性逻辑——灰云逻辑。首先分析了智能决策支持系统对逻辑柔性化的需求,然后给出了灰云逻辑及基于灰云逻辑的智能决策支持系统,给出了灰云逻辑的具体表示形式,并给出了基于灰云逻辑的具体的知识推理方法。最后,给出了基于灰云逻辑的智能决策支持系统框架和原理。其研究特点在于明确了智能决策决策支持系统的逻辑柔性化的发展方向,并给出了一种表示信息不完全性和随机性的具体的柔性逻辑推理方法。     

不确定性的综合描述及其智能决策支持系统

为了克服单一模型描述的不确定的片面性,提出了描述不确定性的综合描述模型,并给出了在智能决策支持系统中的应用。首先在不确定性内涵的阐释的基础上,建立了不确定性的综合描述模型。然后给出了基于不确定性的综合描述模型的不确定知识表示和推理方法。最后给出了基于综合描述模型的智能决策支持系统的体系结构。不确定性的综合描述模型具有全面客观描述不确定性的优点。     

基于IDSS的中文垃圾邮件过滤模型设计

以智能决策支持系统结构为基础,提出了一种新的电子邮件过滤模型,并对中文垃圾邮件过滤中的中文分词及垃圾邮件特征知识库的更新等关键问题进行了探讨。开发了“智能邮件过滤系统(IEFS)”,使垃圾邮件误判率得到了一定程度的控制,有效防止了垃圾邮件的泛滥。     

基于智能决策的火箭安控系统

火箭在飞行过程中经常发生各种故障,因此需要对其飞行状态进行监视、判断,及时有效地做出相应的安全控制决策。在分析原有火箭安控系统的基础上,针对火箭飞行的特点及不确定的规则知识,提出了基于智能决策的火箭安控系统。首先给出了集弹道数据处理和安全控制决策于一体的计算机决策支持系统模型;然后根据安控系统的特点,对安控知识进行分类,给出了安控系统知识不确定的表示方法,形成了相应的安控决策网络;最后以Visual C++6.0为开发平台,构建了安控推理决策模型,给出相应的推理流程。仿真实验表示,该方法能实时监测出火箭的飞行状态,对其进行有效的管理,为安控领域专家的最终决策提供支持。     

客户端防范垃圾邮件策略的探讨

随着互联网的发展，垃圾邮件问题越来越严重，文章给出多层面反垃圾邮件的思想，重点阐述了客户端反垃圾邮件的策略和工具软件的过滤设置技术，实践证明，方法行之有效。     

客户端防范垃圾邮件策略的探讨

随着互联网的发展,垃圾邮件问题越来越严重,文章给出多层面反垃圾邮件的思想,重点阐述了客户端反垃圾邮件的策略和工具软件的过滤设置技术,实践证明,方法行之有效。     

Adaptive decision support systems

The effectiveness of decision support systems (DSS) is enhanced through dynamic adaptation of support to the needs of the decision maker, to the problem, and to the decision context. We define this enhanced DSS as adaptive decision support systems (ADSS) and propose its architecture. In an ADSS, the decision maker controls the decision process. However, the system monitors the process to match support to the needs. The proposed architecture evolves from the traditional DSS models and includes an additional intelligent‘Adaptation’ component. The ‘Adaptation’ component workd with the data, model, and interface components to provide adaptive support. The architecture also integrates enhancements proposed in the past research. In this paper, we have illustrated the proposed architecture with two examples, a prototype system, and results from a preliminary empirical investigations     

广域组织内开放决策支持网格框架

针对政府机构和企业缩减规模的发展趋势,为地理上分布的管理人员进行更高效的跨应用领域决策支持提出一个5层决策支持框架,重点实现组织决策支持（Organization Decision Support,ODS）、提高决策质量,并提供一个公共操作环境以使组织在决策制定的整个生命周期中有效地进行信息协作．该框架以决策任务为主导,扩展传统的ODS框架,把不同的资源规范到一体的参考模型中,引入更多的与决策支持有关的协作模型,可为组织的辅助决策系统建设提供参考．     

An intelligent decision support system for supply,distribution, and marketing planning

The paper focuses on a new and successful application of an optimization-based decision support system (DSS) in the Petroleum Industry. It involves the design, development and implementation of a model and computer system to address the complex short-term planning and operational issues associated with the supply, distribution and marketing of refined petroleum products. This has evolved into an intelligent DSS that uses the tools of Knowledge Engineering and Expert Systems to build an effective, integrated DSS. Several unique modeling features, hitherto untried in any major modeling effort, have been successfully implemented in a Network Optimization framework. The use of a fourth generation modeling language called GENASYS has been instrumental in capturing the intricacies of the network model and facilitates creating new model structures for various parametric changes. Concepts from Knowledge Based Systems and Artificial Intelligence applied in setting up Exception Reports through the use of production rules are another major characteristic of this application. The impact of this decision support system on integrated short-term planning and decision making and in stimulating changes in the attitudes and environment of the users and management is extensive.This research was supported in part by the Center for Business Decision Analysis, the Hugh Roy Cullen Centennial Chair in Business Administration, and the Office of Naval Research under contract N00014-78C-0222. Reproduction in whole or in part is permitted for any purpose of the U.S. Government.     

基于黑板模型的CGF智能决策系统

为了更加有效地实现CGF实体的智能决策，研究了一种智能决策系统的结构和设计，此设计以黑板系统为模型，通过内置的黑板结构、知识源结构及推理控制策略为CGF提供一个简易、友好的智能决策系统。在决策推理决策中，由于不精确推理算法的使用，使得此智能决策系统决策快速而准确，满足了CGF智能决策的需求。