基于ARTMAP神经网络的垃圾邮件过滤研究的中期报告尊敬的评委：本次中期报告将介绍基于ARTMAP神经网络的垃圾邮件过滤研究项目的进展情况。本研究基于ARTMAP神经网络，旨在解决传统垃圾邮件过滤器在众多新型垃圾邮件攻击下表现不佳的问题。ARTMAP神经网络利用一套双学习算法，包含选择性忘记机制和增量学习机制，能够快速适应数据特点，并提高过滤器的稳定性。在进行实验前，我们首先使用了公开数据集进行模型的训练和测试。结果表明，使用ARTMAP神经网络的垃圾邮件过滤器具有较高的准确率、召回率和F1值，优于目前流行的传统过滤器。而且，它能够处理多种垃圾邮件类型，包括普通垃圾邮件、欺诈邮件和网络钓鱼邮件等。接下来，我们对模型进行了进一步的优化。一方面，我们将神经网络的结构进行了改进，增加了隐藏层的数量，并复杂化了神经元之间的连接。另一方面，我们还引入了贝叶斯分类器进行模型的优化，以提高过滤器在新垃圾邮件攻击中的性能。目前，我们已经完成了模型的调参工作，初步实现了新型垃圾邮件攻击的过滤。接下来，我们将采用更多的数据集对模型进行进一步的测试和验证，以评估过滤器的实际效果。综上所述，本次研究将通过引入ARTMAP神经网络和贝叶斯分类器，提高垃圾邮件过滤器的准确率和稳定性，为用户提供更好的邮件服务。