一种改进的神经网络邮件分类器的开题报告

一种改进的神经网络邮件分类器的开题报告项目背景与意义：随着互联网技术的快速发展，人们的生活受到了极大的改变。网络上的信息量如此之大，以至于人们难以对其进行有效地处理和管理。邮件作为网络的重要形式之一，通过邮箱的方式传递信息已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着电子邮件的广泛使用，人们也面临着海量邮件的困扰。这时，邮件分类器应运而生。邮件分类器主要用于将收到的邮件根据其内容和重要性等特征进行分类，使用户可以更快速地找到有用的邮件并便于管理。目前，基于神经网络的邮件分类器已经得到了广泛的应用。但是，现有的神经网络邮件分类器还存在许多问题，如处理速度慢、分类准确率低等，因此需要进行改进。研究内容与方法：本研究将针对现有神经网络邮件分类器的问题进行改进，主要研究内容包括以下几方面：1.改进神经网络模型针对神经网络模型中存在的缺陷，如权重更新不及时、网络训练速度慢等问题，本研究将使用深度学习算法进行改进和优化，提高网络的处理速度和分类准确率。2.使用文本特征提取技术当前神经网络分类器主要是从原始文本数据中提取特征来实现分类，而传统的文本特征提取技术虽然效果不错，但仍然存在局限性。本研究将使用更先进的文本特征提取技术，例如TF-IDF、词向量等，以提高分类器的表现。3.优化数据预处理流程预处理是神经网络分类器中十分重要的一步，一个好的预处理流程可以提高分类器的训练速度和分类准确率。本研究将优化数据的预处理流程，以提高整个分类器的性能。预期结果：通过本研究的改进，我们期望可以获得以下结果：1.提高邮件分类器的处理速度现有的神经网络分类器处理速度较慢，本研究将利用深度学习算法进行优化，使处理速度得到显著提升。2.提高分类器的分类准确率经过改进的神经网络模型和文本特征提取技术，预期可以大幅提高分类器的分类准确率，从而提高用户的使用体验。3.提高分类器的鲁棒性通过优化数据的预处理流程，本研究将提高分类器的鲁棒性，将其应用于更广泛的应用场景中。总体而言，本研究将改进传统的神经网络分类器，提高其处理速度、分类准确率和鲁棒性，以满足用户的需求。参考文献：1.LiangChen.2019.ImprovementofEmailCategorizationBasedonDeepLearning.IEEEAccess7,(2019),85231–85239.2.BeyhanTuncay,M.2016.Aperformancecomparisonofcategoricalselforganizingmapsandback-propagationneuralnetworkswithemaildataset.NeuralComputingandApplications27,1(2016),179–191.3.ShijunWu,GuanxiangLiu,andWeiWang.2018.Emailspamclassificationbasedonhybridfeatureselectionandsupportvectormachine.AdvancesinMechanicalEngineering10,11(2018),168781401880689.4.MinXu,YongmeiDeng,WeiJiang,andXiaohuaPeng.2017.AffectiveComputingBasedEmailClassificationModel.JournalofInformationScienceandEngineering33,6(2017),1519–1531.5.AbdullahTürkmen,ÖzgürUlusoy,andMahirArzık.2018.Theimpactoffeatureselectionmet