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基于最优分类面的神经网络模式分类方法及其应用
中文名称: 基于最优分类面的神经网络模式分类方法及其应用
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论文编号: 3411756收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on a Neural Network Pattern Recognition Method Based on Optimal Classification Face and Applications
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机软件与理论
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 神经网络 模式分类 垃圾邮件过滤 最优分类面 泛化能力
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 神经网络方法由于具有自学习、自组织和泛化能力,在模式分类(略)泛的应用.神经网络的泛化能力是指:用一组训练样本对神经网络进行训练后,网络对训练阶段未曾见过的样本也能正确分类. 神经网络模式分类方法虽然具有比其他分类方法更好的泛化能力,但在实际应用中,仍然不能满足人们的期望.特别是当测试样本包含的噪声较大时,往往会发生误判.可见,传统神经网络方法泛化能力并不理想,(略)所谓泛化能力不稳定是指:对同一个分类任务,训练样本改变,分类器泛化能力的大小也会改变. 本文提出了一种基于最优分类面的神经网络模式分类方法.通过寻找并训练最优分类面,提高网络的泛化能力,增强泛化能(略)用异或问题和双螺旋线问题验证该新方法的有效性和泛化能力,取得了令人满意的结果. BP网络收敛较慢,我们使用AB神经网络的思想,加快网络的收敛速度.在待逼近的最优分类面比较复杂时,我们将最优分类面分为多个结构相同的神经网络.第一个网络作为A网,其它网络是B网.A网训练完毕后,其结果作为B网的参考.网络的训练时间缩短到原来的2/3. 电子邮件的应用越来(略)产生的垃圾邮件问题也引起了人们的广泛关注...
Neural network method has generali(omitted)ab(omitted) is widely used in pattern recognition. Generalization means: trained with a training(omitted)set, the net(omitted)lso recognize examples never met before. Though the method has generalization capability, it doesn’t satisfy the application. When the exampl(omitted) yawp, wrong recognition occurs. Generalization of the traditional is not ideality and instability. The instability means: for the same task, when training examples change, the general...
目录:
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第10-15页
  ·神经网络方法概述第10-11页
  ·垃圾邮件基本理论第11-12页
  ·基于最优分类面的神经网络模式分类方法简介第12-13页
  ·论文的主要工作第13-14页
  ·论文结构第14-15页
第2章 垃圾邮件过滤技术概述第15-25页
  ·引言第15-16页
  ·信息过滤的基本理论第16-20页
    ·信息过滤和信息检索的基本概念第16-18页
    ·信息过滤的研究历史第18页
    ·已有的信息过滤方法简述第18-20页
  ·邮件过滤方法介绍第20-25页
    ·电子邮件基本概念第20-21页
    ·已有的垃圾邮件过滤技术第21-25页
第3章 基于最优分类面的模式分类方法第25-39页
  ·基于最优分类面的模式分类方法第25-30页
    ·BP 网络模型介绍第25-26页
    ·传统神经网络模式分类方法的泛化能力分析第26-27页
    ·基于最优分类面的神经网络模式分类方法的基本思想第27-30页
      ·分类算法第28-29页
      ·包含权重信息的最优分类面算法第29-30页
      ·新方法的泛化能力分析第30页
  ·运用AB 神经网络,加速收敛速度第30-33页
    ·AB 神经网络的基本思想第30-32页
    ·AB 神经网络的训练方法第32-33页
  ·XOR 和双螺旋线问题的实验结果第33-38页
    ·XOR 问题第33-34页
    ·双螺旋问题第34-38页
      ·分类面的构造第34-35页
      ·基于AB 神经网络,构造神经网络逼近分类面第35-36页
      ·分类及测试结果第36-38页
  ·与SVM 方法的比较第38-39页
第4章 基于最优分类面算法的垃圾邮件过滤过程第39-54页
  ·邮件的预处理第41-47页
  ·特征抽取第47-49页
  ·最优分类面的构造第49-52页
    ·最优分类面上样本的获得第49页
    ·构造神经网络,对最优分类面进行逼近第49-52页
  ·过滤过程第52-54页
    ·完整的分类算法第52-53页
    ·分类过程第53-54页
第5章 实验结果及结论第54-59页
  ·评估分类结果的技术指标第54-55页
  ·基于传统神经网络方法的邮件过滤器的实验结果第55-56页
    ·用传统的神经网络方法构造邮件过滤器的步骤第55-56页
    ·实验结果第56页
  ·基于最优分类面算法的邮件过滤器实验结果第56-58页
  ·结论第58-59页
结束语第59-60页
参考文献第60-63页
致谢第63-64页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第64页
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