【摘 要】
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该文完成了一个电子邮件智能分类系统的设计与研究过程,使用人工智能技术实现了一个比较传统分类系统更准确、更易使用,具有自学习能力的邮件智能分类系统.在传统的邮件分类
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该文完成了一个电子邮件智能分类系统的设计与研究过程,使用人工智能技术实现了一个比较传统分类系统更准确、更易使用,具有自学习能力的邮件智能分类系统.在传统的邮件分类系统中普遍使用基于关键字比较的规则方法,它的缺点是表达能力有限,只能进行精确推理,用户在将头脑中的知识转换成规则形式时容易出现知识的畸变.因此规则方法不适用于执行复杂的分类问题.而且规则系统使用的手工知识获取的方式,效率很低.针对这些缺点,我们提出邮件智能分类系统的设计原则是简单和有效,从知识表示,推理方法、知识获取方法三个方面来改进行分类系统的性能.知识表示方面,使用了面向对象表示法来表示知识;推理方法方面,选择了最近邻居作为推理算法,并对其进行了改进,知识获取方面,采用了根样本的学习方法,其中包括初始化学习和增量学习的两部分.
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