基于神经网络的邮件分类识别研究



基于神经网络的邮件分类识别研究

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基于神经网络的邮件分类识别研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章绪论	第8-12页
· 论文的背景	第8-9页
· 国内外研究现状	第9-11页
· 本课题的研究内容	第11-12页
第二章邮件基本理论	第12-30页
· Email发展历史	第12页
· 邮件传输原理	第12-21页
· 邮件的格式	第12-13页
· 邮件头的基本格式和结构	第13-16页
· MIME邮件头字段扩充	第16-20页
· 邮件传送过程	第20-21页
· 邮件协议分析	第21-26页
· SMTP	第21-23页
· POP／IMAP	第23-26页
· 垃圾邮件特征	第26-29页
· 垃圾邮件定义	第26页
· 分析垃圾邮件特征	第26-29页
· 与神经网络的结合	第29-30页
第三章基于神经网络的邮件分类识别模型	第30-45页
· 人工神经网络	第30-34页
· 简介	第30-31页
· 神经网络的基本属性	第31页
· 神经网络模型的分类	第31-32页
· 神经网络的学习机理和机构	第32-34页
· 神经网络学习的梯度算法	第34页
· 误差反向传播的前馈网络(BP网络)	第34-40页
· BP网络的数学模型	第35-37页
· 常用激活函数	第37-39页
· BP网络的基本学习步骤	第39-40页
· BP算法的改进	第40页
· 模型的设计	第40-45页
· 邮件的向量表示	第40-41页
· 邮件的特征属性	第41-43页
· 邮件的特征提取	第43页
· 基于BP神经网络的邮件分类识别模型	第43-45页
第四章模型的搭建及实验结果	第45-68页
· 模型的设计目标	第45页
· 模型流程图	第45-46页
· 模型的实现	第46-68页
· 邮件样本数据收集的实现	第46页
· 特征提取的具体实现	第46-50页
· 构造邮件分类识别神经网络	第50-59页
· 网络的训练及测试结果	第59-68页
第五章论文的总结与展望	第68-70页
· 论文的总结	第68页
· 后继研究工作展望	第68-70页
致谢	第70-71页
参考文献	第71-74页
攻读硕士学位期间公开发表论文	第74 页

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