粗LVQ神经网络的垃圾邮件过滤

• 作者: 吴叶科 宋如顺 邬颖捷 陈波
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 特征约简 LVQ神经网络 邮件过滤 网络安全
• 年，卷（期）: 2011,（26）
• 所属期刊栏目: 网络、通信、安全
• 页码范围: 107-109
• 分类号: TP393
• 字数: 3745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.26.031

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋如顺	南京师范大学数学科学学院	68	759	16.0	25.0
2	吴叶科	南京师范大学数学科学学院	6	75	4.0	6.0
3	邬颖捷	南京师范大学数学科学学院	2	0	0.0	0.0
4	陈波	南京师范大学计算机科学与技术学院	69	820	15.0	26.0