72、神经网络在邮件过滤与数据融合中的应用及优化

神经网络在邮件过滤与数据融合中的应用及优化

1. 基于神经网络的邮件过滤方法

在邮件过滤领域，一种结合主成分分析（PCA）和自组织特征映射（SOFM）的方案被提出。该方案旨在提高邮件过滤的准确性，以下是其详细介绍：
- SOFM算法核心步骤
- 寻找最佳匹配单元（BMU） ：通过公式 $\min{ \arg (j) | ||w_j - y_i|| }, j = 1,2,\cdots,n$ 找到BMU，其中 $n$ 是SOFM特征图中神经元的数量。
- 更新BMU及其邻域节点 ：使用公式 $w_i(t + 1) = w_i(t) + \Lambda_{i,j}(t)[x(t) - w_i(t)]$ 进行更新，其中 $\Lambda_{i,j}(t)$ 是邻域函数，$t$ 是离散时间常数。
- 邻域函数 ：典型的平滑高斯邻域核函数为 $\Lambda_{i,j}(t) = \alpha(t) \cdot \exp\left(-\frac{||r_i - r_j||^2}{2\sigma^2(t)}\right)$，其中 $\alpha(t)$ 是学习率函数，$\sigma(t)$ 是核宽度函数，$||r_i - r_j||^2$ 是BMU单元 $i$ 到当前单元 $j$ 的距离。
- 实验结果
- 数据集 ：从10个邮箱收集了800封邮件，其中300封是垃圾邮件，500封是正常邮件。将其分为训练集（400封，200封垃圾邮件和200封正常邮