论文部分内容阅读
本研究以倒传递类神经网络为基础,使用AdaBoost (Adaptive Boosting)方法建构一垃圾邮件检测模型,对垃圾邮件进行识别检测。本模型将BPNN作为弱分类器,使用AdaBoost算法反复训练BPNN预测输出,得到由多个BPNN组成的强分类器。结果显示,BPNN_AdaBoost模型的准确率优于BPNN模型,取得良好的分类效果。