基于遗传算法优化的神经网络电子邮件信息分类器的研究

• 作者: 浦海晨 袁家斌
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电子邮件分类器 特征选择 遗传算法 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3315字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2008.01.018

摘要

结合反垃圾邮件技术的研究,分析了电子邮件数字信息预处理中的特征选择法和将机器学习技术应用于数字信息分类器的方法.针对邮件信息特征向量庞大的问题,提出了GA-CHI特征选择法作为信息预处理,将复杂的邮件数字信息转变成易于机器学习处理的形式.基于BP神经网络电子邮件数字信息分类器,采用遗传算法来优化神经网络邮件数字信息分类器,以进一步提高对中文电子邮件的分类效果.通过对系统的实验分析表明:该文采用的方法能有效地实现对电子邮件数字信息的分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁家斌	南京航空航天大学信息科学与技术学院	62	593	10.0	23.0
2	浦海晨	南京航空航天大学信息科学与技术学院	4	13	2.0	3.0