垃圾邮件并行过滤模型的设计 (二号黑体* X X1,XXX2,X X X1(四号宋体,加黑,居中
( 1.大庆师范大学物理与电气信息工程系,黑龙江大庆163712;2.大连理工大学机械工程学院,辽宁
大连116024(五号宋体
摘要:随着网络的日益普及,垃圾邮件问题日趋严重,各种过滤垃圾邮件的算法也应运而生。简单贝叶斯方法计算简便,但受算法假设条件的限制,查全率和正确率都难以达到更高的层次;其他几种方法计算又太复杂。可以将计算机理论中的“流水”概念引入到垃圾邮件分类器中,建立并行过滤模型,查全率和准确率都比较令人满意。(小五宋体
关键词:垃圾邮件过滤;文本分类;朴素贝叶斯;并行过滤;滑动窗口(小五宋体 作者简介:x x(1981-,女,黑龙江大庆人,黑龙江省大庆师范学院物理与电气信息工程系教师。
0 引言(四号宋体,加黑
(五号宋体随着垃圾邮件问题的日益严峻,研究更高效,更精确的过滤方法已经势在必行。文本自动分类技术的广泛应用,使得自动分类的技术也被应用到反垃圾邮件领域。而并行处理凭着高效的优势大行其道,也被运用在各个领域中[1]。本文将二者相结合,建立了一种基于改进的贝叶斯分类算法的垃圾邮件过滤模型,就朴素贝叶斯分类算法假设的限制,提出了基于滑动窗口实现并行过滤的目的。此算法可以提高邮件分类的查全率和准确率。
1 试验方法和试验方案(四号宋体,加黑
1.1 试验方法(五号宋体
渗金属试验在自制双层辉光离子渗金属炉中进行,源极材料为Hastelloy C—2000合金,尺寸为130 mm×50 mm×4 mm,工件材料为20钢,尺寸为80 mm×25 mm×3 mm。采用脉冲放电模式:源极采用直流电源,工件采用脉冲电源。源极材料Hastelloy C—2000的质量分数:w Ni=59%,w Mo=16%,w Cr=23%, w Cu=1.6%,w C
1.2 试验方案(五号宋体
为了选定正交试验各个工艺参数的取值范围,先结合以往试验研究的经验,然后又进行了20余炉的摸索性试验,确定了正交工艺参数。正交试验按照L16(45正交表进行试验。指标项目为渗层表面合金元素成分及总质量分数、渗层厚度和吸收率。因素水平表如表1所示。(五号宋体
表1因素水平表(小五宋体(表格一律使用三线表 因素(六号宋体 水平1 2 3 4 源极电压U/V 1 050 1 000 950 900 工件电压U/V 275 250 350 300 气压p /Pa 35 30 45 40 极间距d /mm 15 20 25 22.5
2 数学模型(四号宋体,加黑
在网络学习部分,采用三层BP 神经网络来完成函数的映射。误差逆传播神经网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络,如图所示为一个三层前馈神经网络:它包括输入层、隐含层(中间层、输出层;输入层有i 个节点,隐含层有j 个节点,输出层有t 个节点。上、下层之间各神经元实现全连接,即下层的每一单元与上层的每一单元都实现权连接,而每层各神经元之间无连接。网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后,神经元激活值从输入层经各中间层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络的输入响应。这以后,按减小希望输出与实际输出之间误差的方向,从输出层经各中间层逐层修正各连接权值,最后回到输入层。(五号宋体
图1 典型BP 网络示意图(小五宋体,居中,图形尽量用VISIO 类的软件完成 算法步骤: (1 设置初始权系w (0为较小的随机非零值。
(2 给定输入/输出样本对,计算网络的输出: 设第p 组样本输入、输出分别为 u p =(u 1p ,u 2p ,…,u np d p =(d 1p ,d 2p ,…,d np p =1,2,…,L 节点i 在第p 组样本输入时,输出为 ⎥⎥⎦
⎤ ⎢⎢⎣⎡ ==∑j jp ij ip ip Ι
t w f t x f y (]([ (1 (公式用“mathtype ”一类的公式编辑器编写 式中 I jP ——在第p 组样本输入时,节点i 的第j 个输入 f 是激励函数,采用Sigmoid 型,即 x e x f += 11 ( (2 可由输入层经隐层至输出层,求得网络输出层节点的输入。 (3 计算网络的目标函数J 设E p 为在第p 组样本输入时网络的目标函数,取L 2范数,则 [] ( 21 ( 21 (21(2 223t e t y d t y d t E k kp k kp kp p p p ∑∑=-=-= (3 式中 y kp (t ——在第p 组样本输入时,经t 次权值调整网络的输出,k 是输出层第k 个节点
网络的总目标函数为 ((t E t J p
P ∑= (4
作为对网络学习状况的评价。 判别: 若
J ≤ε (5 式中 ε —— 预先确定的,ε≥0 则算法结束,否则,至步骤(4。 (4 反向传播计算
由输出层,依据J 按“梯度下降法”反向计 算,逐层调整权值。 -=∂∂-=+( ( ((1(t w t w t J η t w t w ij ij ij ij (( ((t w t w t w t E ηij ij p ij p Λ+=∂∂∑ (6 式中 η—— 步长或称为学习率,本文中n 取 1 000 000,η取0.9 3 计算结果与比较(四号宋体,加黑
为检验程序的可靠性与实用性,对双层辉光离子多元共渗工艺参数:源极电压、工件电压、极间距、气压对渗层表面的合金元素总质量分数、渗层厚度、各合金元
素质量分数、吸收率(工件增重/源极增重的影响进行了网络学习,并与试验结果进行了比较。模型的输入节点数为4个工艺参数,隐含层节点数为5,输出分别为上叙各指标项。在正交试验16组数据中选择13组作为训练样本,余下的3组以及正交优化工艺作为检测样本。经过1 000 000次训练的试验数据与计算结果的比较见表
2、表3。(五号宋体
表2 预测渗层表面的成分 编号 质量分数w /% Ni Cr Mo Cu 5 49.881 14.695 11.365 1.605 预测值 51.734 16.962 11.211 1.661 12 50.514 16.691 14.071 0.912 预测值 51.171 17.509 13.048 0.415 16 50.290 19.164 6.480 1.308 预测值 50.826 18.104 7.8130 1.333 17 57.168 19.655 14.732 1.353 预测值
59.891 20.107 12.163 1.403 从表
2、表3可以看出训练样本和检测样本的网络实际输出值与期望值都很接近, 表3 人工神经网络训练与预测值 试验编号 源极电压 U ∕V 工件电压 U ∕V 极间距 d ∕mm 气压 p ∕Pa 吸收率s ∕%
渗层厚度δ∕μm 元素总质量分数w ∕% 试验值 预测值 试验值 预测值 试验值 预测值
1 1 1 1 1 70.900 70.587 34.5 34.579 87.496 87.437 2 1 2 2 2 61.200 60.871 36.5 36.380 89.796 89.237 3 1 3 3 3 33.330 32.847 19.0 19.245 84.895 84.508 4 1 4 4 4 44.650 44.401 21.0 20.871 77.579 77.321 5* 2 1 2 3 48.100 47.753 25.5 24.950 77.54 6 76.796 17* 1 2 1 1 79.340 80.920 38.0 38.459 92.908 92.210 注:*为检测样本值,试验编号17为正交优化工艺(六号楷体 4 结论(四号宋体,加黑
通过对基于神经网络的双层辉光离子多元共渗的工艺研究,建立起工艺参数与渗层的表面合金成分和
合金总质量分数、渗层厚度和吸收率之间的映射模型。该模型的建立为多元共渗这种多变量、非线性系统的问题的解决提供了一个有效的工具。(五号宋体
[参考文献](小四号宋体,加黑,居中
(小五号宋体(只选最主要的列入,采用顺序编码制,按文中出现的先后顺序编号,文内引用的位置要标注文献序号。
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北京:清华大学出版社,1996:78-87.
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