基于径向基函数网络的垃圾邮件识别技术算法研究毕业论文（设计）.doc

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1、远程与继续教育学院本科毕业论文（设计）题目：基于径向基函数网络的垃圾邮件识别技术算法研宄学习中心：内蒙古电大学习中心学号：090F31143064姓名：高云专业：电气工程及其自动化指导教师：刘磊2016年9月25日中国地质大学（武汉）远程与继续教育学院本科毕业论文（设计）指导教师指导意见表学生姓名：高云学号：090F311343064专业：电气工程及其Fl动化毕业设计（论文）题目：基于径向基函数网络的垃圾邮件识别技术算法研究指导教师意见：（请对论文的学术水平做山简要评述。包括选题意义；文献资料的掌握；所用资料、实验结果和计算数据的可靠性；写作规范和逻辑性；文献引川的规范性等。

2、还须明确指出论文中存在的问题和不足之处。）选题符合电气自动化专业培养目标要求，也体现出一定实践应用性，全文结构合理，思路清晰，语言通顺，层次分明，观点表达准确，论据与论点保持一致，参考的文献资料与论题和论文内容结合相对紧密，能基本综合运用电气自动化专业所学内容解决主要问题，但格式还不是很规范，创新点不够。总体上说，基本上达到了毕业论文的要求。同意答辩。指导教师结论：合格（合格、不合格）指导教师姓名刘磊所在单位内蒙古工业大学指导时间2016.9.25中国地质大学（武汉）远程与继续教育学院本科毕业设计（论文）评阅教师评阅意见表学生姓名：高云学号：090F311343064专业：电

3、气工程及其Fl动化毕业设计（论文）题目：基于径向基函数网络的垃圾邮件识别技术算法研究评阅意见：（请对论文的学术水平做山简要评述。包括选题意义；文献资料的掌握；所用资料、实验结果和计算数据的可靠性：写作规范和逻辑性；文献引川的规范性等。还须明确指出论文中存在的问题和不足之处。）论文选题为“基于径向基函数W络的垃圾邮件识别技术算法研究”，选题结合专业背景，符合电气自动化专业培养目标要求。论文阐述了径向基函数神经网络的理论及基础知识，通过MATLAB编程对垃圾邮件的数据集进行W络训练，并k通过网络训练的仿真结果分析径向基函数神经网络的垃圾邮件分类能力，表明学生具有一定的理论基础和科

4、研能力。论文结构清晰，格式较为规范，达到本科毕业论文要求水平。同意答辩。修改意见：（针对上衙提出的M题和不足之处提出具体修改意见。评阅成缋合格，并可不川修改直接参加答辩的不必填此意见。论文屮有的页而论述完后，存在部分空白，应该添加一些重要的内容，使得论文连贯紧凑。毕业设计（论文）评阅成缋（百分制）：83评阅结论：同意答辩（同意答辩、不同意答辩、修改后答辩）评阅人姓名吴涛所在单位中国地质大学（武汉）评阅时间2016.10.12论文原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的本科毕业论文《基于径向基函数网络的垃圾邮件识别技术算法研宄》，是本人在导师的指导不独立进行研究工作所取得的成果。论

5、文屮引用他人的文献、资料均已明确注出，论文中的结论和结果为本人独立完成，不包含他人成果及使用过的材料。对论文的完成提供过帮助的有关人员己在文屮说明并致以谢意。本人所呈交的本科毕业论文没有违反学术道德和学术规范，没有侵权行为，并愿意承担由此而产生的法律责任和法律后果。论文作者（签字）：高云口期：2016年9月25口摘要电子邮件系统S前互联网上最普及的应用之一。然而，电子邮件在给人们提供便捷通信手段的同吋，也遭到了一些人为的滥用。当今垃圾邮件问题已经愈演愈烈，对互联网造成了很大危害。利用技术方法来阻扔垃圾邮件，是目前为止对付垃圾邮件问题最奋效的手段。具有局部逼近的优点RBF神经网

6、络是一种性能优良的前馈型神经网络。RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。可以准确快速的对垃圾邮件进行分类。我们总结和分析了S前基于RBF神经网络的垃圾过滤技术，可以通过增加学习的样木空间，已知的样木空间越多，提高的客观信息越多，因而训练出的连接权值可以提高预测的准确性。RBF网络中心点的正确选择也很重要，在样本数相同的条件下，改进其中心学4算法也可以提高分类准确率。通过多次测试,选择合适的隐含层宽度，隐含层宽度的选取要尽可能地区分出样木的空间中的类别。论文的具体内容包括：（1）垃圾邮件的研宄背景和现状

7、，径向基函数神经网络的原理，网络结构和学习算法。（2）根据径向基函数祌经网络的网络结构特点，通过MATLAB编程对垃圾邮件的数据集进行网络训练，并且通过M络训练的仿真结果分析径向基函数神经M络的垃圾邮件分类能力。关键词：RBF祌经网络；前馈性祌经网络；隐含层宽度；数据中心目录姗11.1^1a11.1.1课题研究背景11.1.2RBF网络的研究简介11.2垃圾邮件的定义21.3我国垃圾邮件的当前状况2第二章径向基函数网络32.1RBF神经网络原理32.2RBF祌经网络学习算法32.3RBF祌经网络结构32