改进的神经网络算法在垃圾邮件过滤中的应用

摘要

针对垃圾邮件威胁信息安全而又屡禁不止的现状,如何从技术上增加对垃圾邮件的控制,维护网络安全成为一个研究的热点问题.人工神经网络具有自适应的特点,在处理变化多端的垃圾邮件问题上有显著优势,但传统算法存在效率低下的问题.现结合模糊理论遗传算法提出了一种改进的BP神经网络算法,在一定程度上提高了算法的效率.通过对中文邮件分类的实验分析,结果表明,本算法的效率优于传统算法,并有较高的识别准确率.