对邮件过滤技术发展现状的比较与分析

对自学习的过滤技术进行比较和分析,包括已经商品化的方法和目前还处于理论研究阶段的方法,尤其介绍基于机器学习的过滤技术的发展现状,重点研究该领域内的一些新兴过滤技术.在综合比较了一系列的过滤技术的优缺点之后,分析结果表明基于规则的方法和贝叶斯方法是最有潜力的过滤技术.     

基于动态邻域的粒子群算法的研究

研究了邻域拓扑结构对粒子群算法性能的影响。设计了两种动态邻域生成策略,并基于一组具有代表性的测试函数,对两种典型的算法模型——标准的粒子群算法（CPSO）和充分联系的粒子群算法（FIPS）进行实验。实验结果表明,不同的邻域拓扑结构和不同的算法模型都能够影响粒子群算法的性能。