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基于人工智能的大作业:垃圾邮件识别智能算法

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简介:
本项目旨在开发一套基于人工智能技术的垃圾邮件识别系统。通过运用机器学习与深度学习方法,对大量电子邮件数据进行训练和测试,以构建高效的垃圾邮件过滤模型。该智能算法能够有效提高用户收件箱的安全性和整洁度。 智能算法在垃圾邮件识别中的应用研究

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客服
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    本项目旨在开发一套基于人工智能技术的垃圾邮件识别系统。通过运用机器学习与深度学习方法,对大量电子邮件数据进行训练和测试,以构建高效的垃圾邮件过滤模型。该智能算法能够有效提高用户收件箱的安全性和整洁度。 智能算法在垃圾邮件识别中的应用研究
  • 与模式4:利用SVM进行分类.zip
    优质
    本作业为《人工智能与模式识别》课程第四次任务,内容涉及使用支持向量机(SVM)技术对电子邮件数据集进行训练和测试,以实现高效的垃圾邮件自动分类功能。通过该实践,学生能够深入了解SVM算法的原理及其在文本分类问题中的应用,并掌握相关编程技能,为后续的学习和项目开发奠定基础。 人工智能与模式识别作业4:基于SVM的垃圾邮件分类.zip
  • STM32F103
    优质
    本项目设计了一款基于STM32F103微控制器的智能垃圾桶系统,具备自动感应、满载提醒及远程监控功能,旨在提高公共卫生设施智能化水平。 STM32F103智能垃圾桶项目是一种基于微控制器的智能设备,旨在提高垃圾处理的便利性和环保性。在这个项目中,STM32F103单片机扮演着核心角色,它是一款由意法半导体(STMicroelectronics)推出的基于ARM Cortex-M3内核的微控制器,具有高性能、低功耗的特点,广泛应用于各种嵌入式系统。 **STM32F103的关键特性:** 1. **Cortex-M3内核**:提供高效的计算能力。 2. **内存配置**:内置闪存和SRAM,用于存储程序代码和数据。 3. **外设接口**:包括丰富的GPIO、UART、SPI、I2C、ADC以及定时器等接口,方便连接各种外围设备。 4. **低功耗模式**:支持多种节能模式以适应不同应用场景需求。 在本项目中,STM32F103与以下组件协同工作: **OLED显示屏**:用于显示信息如剩余空间和操作状态。它具有高对比度、响应速度快且能耗低的优点,适合作为小型设备的显示界面。 **超声波传感器HC-SR04**:通过发射和接收超声波脉冲来测量距离。在智能垃圾桶中,该组件用于检测用户接近或远离垃圾桶以触发桶盖开闭动作。 **舵机**:一种能够精确控制角度的电机,在此项目中连接到桶盖上并根据传感器信号进行开启与关闭操作。 **项目实现流程:** 1. **初始化**:设置STM32F103的工作模式,配置引脚功能,并初始化OLED显示屏和超声波传感器。 2. **距离检测**:通过HC-SR04定期发送脉冲并计算回波时间来确定人与垃圾桶之间的距离。 3. **逻辑判断**:当用户接近时根据预设条件向舵机发送指令使其转动以打开桶盖,待用户离开后恢复原状关闭桶盖。 4. **数据显示**:在OLED屏幕上实时显示桶盖状态和距离信息等,提升用户体验。 此外,在开发过程中可能需要使用STM32CubeMX进行配置、Keil uVision进行编程,并通过串口调试助手测试通信。编写代码时应遵循良好的规范以确保程序结构清晰且易于维护。 总的来说,该智能垃圾桶项目展示了嵌入式系统的应用潜力,结合微控制器技术与传感器及显示设备实现了智能化的操作体验,不仅提升了日常生活品质还有助于培养环保意识。
  • 一个处理系统
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    本系统为有效应对海量垃圾邮件问题设计,采用先进的人工智能技术,实现自动识别、过滤与拦截功能,保障用户邮箱环境清洁高效。 《垃圾邮件智能处理系统设计与实现》在信息化时代成为电子邮件用户的一大困扰问题。本段落介绍了一款基于Bayes理论的垃圾邮件智能处理系统,该系统采用Python编程语言,并结合Django框架构建Web界面,利用MySQL进行数据存储。 开发环境的选择对系统的高效运行至关重要。本系统可以在Windows 10 64位或macOS上运行,主要使用Python 3.6.x作为编程语言,同时依赖jieba(版本0.39)、Django(2.1.3版)、mysqlclient(1.3.14版)和xmnlp(0.1.8版)。PyCharm Professional是主要的IDE。MySQL数据库需要设置为utf8mb4编码来处理中文文本。 系统架构采用Django的MVT模式,其中“mail”应用负责Web界面前后端交互;业务逻辑在views.py中处理;mysqldb.py实现与数据库接口。“bayes”模块包含贝叶斯分类器的核心代码。SpamMail文件夹为项目配置,“Static”存放网页样式和JavaScript,“Templates”存储HTML模板,而“Logs”记录运行日志。 系统核心在于bayesclass.py中的朴素贝叶斯模型训练,利用data.txt的标注数据建立基于4700多个特征词的分类器。Django框架在SpamMail/mail/views.py中处理用户请求,并通过mysqldb.py与数据库交互以创建表和执行查询操作。 系统支持多种运行方式:可通过PyCharm导入并启动,或直接使用命令行“python manage.py runserver 8000”来开启服务器。由于Windows环境下无法安装pycorrector库,本项目采用了xmnlp作为中文文本纠错工具的替代方案。 综上所述,这款基于Bayes理论设计开发的垃圾邮件智能处理系统通过合理配置开发环境和组件实现了高效准确的邮件分类功能,并为用户提供了一种有效的防御手段。未来可以进一步提升模型精度并优化用户体验以适应不断变化的电子邮件环境。
  • 朴素贝叶斯短信系统.rar
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    本项目开发了一种基于朴素贝叶斯算法的智能垃圾短信识别系统,通过分析文本特征实现高效准确地筛选和标记垃圾信息。 基于朴素贝叶斯算法的垃圾短信智能识别系统.rar
  • 分类化:一个分类系统
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    本项目旨在开发一款智能垃圾分类系统,利用人工智能技术实现垃圾自动识别与分类,提高资源回收利用率,助力环保事业。 垃圾分类智能系统主要功能是对上传的垃圾图片进行识别,并返回分类结果(干垃圾、湿垃圾、有害垃圾、可回收垃圾)。该项目采用深度学习图像处理模块,使用的是顺序序贯模型,即最简单的线性结构,从头到尾无分叉。该模型的基本组件包括: 1. `model.add`:添加层; 2. `model.compile`:设置反向传播模式; 3. `model.fit`:设置训练参数并进行训练。 运行环境为Windows 10 + CUDA9.1 + cuDNN7 + TensorFlow-GPU-1.12.0,以及 PyTorch 1.4.0 和 Keras-2.2.4。在项目的开发过程中遇到的许多错误大多与库文件版本不匹配有关,在实现项目前需要确保环境配置正确且各库文件版本对应一致。
  • STM32箱设计
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    本项目旨在开发一款基于STM32微控制器的智能垃圾箱系统,通过集成传感器和无线通信技术,实现垃圾满溢提醒、远程监控及自动开关盖等功能,提升城市环卫管理效率。 本段落介绍了一种基于STM32F103C8T6单片机的智能垃圾桶控制系统。该系统主要由超声波测距电路、红外感应电路、电机驱动模块以及语音播报模块组成,以超声波传感器、红外传感器和STM32单片机为核心器件。通过超声波传感器检测桶内垃圾的高度,并在LCD1602显示屏上实时显示当前垃圾桶的容量状态。当红外感应器感知到有物体靠近时,垃圾桶会自动翻盖,在延迟一段时间后,垃圾桶盖将自行关闭。如果超声波传感器检测到垃圾箱已满,则单片机会通过WT588D语音播报系统发出提示音。 此外,该设计还具备消毒功能:在取出垃圾之后按下消毒按键,继电器闭合启动消毒程序。这样的设计有效避免了人与垃圾桶的直接接触,减少了细菌感染的机会;同时提醒用户及时清理垃圾以减少室内细菌滋生,确保空气清新干净。 此产品具有智能化、便捷性和资源节约等优点,是智能家居中不可或缺的一部分。
  • STM32F103C8T6芯片
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    本项目设计了一款基于STM32F103C8T6微控制器的智能垃圾桶系统,具备自动感应、压缩垃圾及远程监控功能,旨在提升城市环境卫生智能化水平。 通过OLED显示屏显示距离垃圾桶的实时距离、当前垃圾桶开关状态及环境湿度信息。