基于BPNN的AdaBoost垃圾邮件过滤算法研究  

作　　者：钟福连 

机构地区：[1]新余学院数学与计算机学院,江西新余338004

出　　处：《长沙民政职业技术学院学报》2018年第4期125-129,共5页Journal of Changsha Social Work College

摘　　要：垃圾邮件泛滥成灾,影响了网络的正常运行及人们的生活质量。文中以BPNN作为弱分类器,使用Ada Boost算法,将多个BPNN弱分类器组成一强分类器BPNN_AdaBoost。结果显示,BPNN_AdaBoost模型的准确率优于BPNN模型。该实验证明强分类器分类的准确率明显高于弱分类器的准确率6%以上,其中误判率与漏判率皆降低,表明BPNN_AdaBoost分类模型取得良好的效果。

关 键 词：垃圾邮件 倒传递类神经网络 ADABOOST方法 

分 类 号：TP393.098[自动化与计算机技术—计算机应用技术]