【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及垃圾邮件过滤系统，特别是关于一种基于鲁棒BP神经网络的垃圾邮件过滤方法。
技术介绍
随着电子邮件在人们日常生活中的普及，同样也使得存储在用户邮箱中的垃圾邮件逐渐增多，给用户查看和管理操作带来诸多不便，为了方便其日常管理及阅读，现代网络电子邮件系统迫切需要一种准确、实时、高效的邮件分类与过滤技术，它按照邮件的发件人邮箱、IP、主题以及邮件正文等条件对邮件进行分类与过滤。附图说明图1为现有技术中垃圾邮件判定模块图。请参阅图1所示，来自于hternet的邮件首先经过垃圾邮件过滤模块进行判定，然后将判定后的邮件发送给Email服务器。其判定的具体内容为分别通过不同的方法对邮件的正文、邮件附件以及邮件的其它部分(包括发件人邮箱地址或IP等)进行判别，从邮件的任何一部分判定为垃圾邮件的则将该邮件发送给Email服务器并最终发送给接收客户端的垃圾邮件分类中，对于合法邮件则通过 Emai 1服务器最终发送给接收邮件客户端的合法邮件分类中。垃圾邮件过滤技术的难点在于根据邮件的正文进行垃圾邮件识别，可以把这个难点看作是一种特殊的文本分类情况。文本分类是一种针对文本的监...
【技术保护点】
１．一种ＢＰ神经网络的训练方法，其通过学习率来调整所述ＢＰ神经网络中每层之间的权重，其特征在于，其包括：计算已知邮件的关键词的权重，并计算各种邮件分类所对应的目标值；将所述已知邮件的权重输入到欲训练的ＢＰ神经网络中得到输出值；和计算所述输出值和所述目标值的偏差，如果不符合训练结束条件，则修改ＢＰ神经网络的权重，进行下一代训练，直到输出值符合训练结束条件，其中设定预定数值代为一个阶段，每一个阶段更新一次学习率。
【技术特征摘要】
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