人工智能在计算机网络技术中的运用

人工智能在计算机网络技术中的运用

王宵轩,韩鹏,王娜,景志宇,王荣

北方自动控制技术研究所 山西太原 030006

摘要：21世纪已经进入了智能化和信息化的时代，人们对计算机网络技术的安全需求和效率需求已经逐步提升。在计算机网络技术中运用人工智能,保证了计算机网络具有更高的应用价值,一方面能够促使计算机网络得到技术拓展,另一方面可以实现我国社会居民对生产生活高价值期待。本文主要研究人工智能及其在计算机网络技术中的运用。

关键词：人工智能；计算机；网络技术；运用

前言：人工智能技术与计算机网络技术都是促进我国社会发展的关键技术,而实现这两种技术的融合,不仅能够创造出更加优越的计算机技术应用环境,还能够满足人们在日常生活与工作中对高质量、高效率的应用需求。要想在新时代里对计算机网络技术进行进一步的突破，不可避免要推动人工智能在计算机网络技术当中的应用。

1.相关理论概述

1.1人工智能概述

人工智能主要指的是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人类智能的理论、方法及技术。现如今,人工智能已经发展成为了一门独立的学科,因其能够帮助我国社会各行各业高效、高质量的完成各类工作,所以人工智能被广泛的应用于各行各业的领域当中。

1.2计算机网络技术概述

计算机网络技术属于现代高新技术的产物,是综合了通信技术、计算机技术等多门学科的综合性学科,同时,在计算机网络技术的支持下,大数据技术、信息化技术等也得到了快速的发展。计算机网络是按照网络协议,将世界范围内分散的、独立的计算机相互连接,从而实现计算机网络具有共享功能,同时计算机网络技术具有对共享数据资源集中处理及管理和维护的能力。

2．人工智能在计算机网络技术中的应用优势分析

2.1提高运算速度和处理能力

将人工智能应用于计算机网络中，可将计算机网络技术的优势特征充分发挥，当算法较为复杂时，人工智能可运用模糊化的解决策略分析相关数据信息，以保证数据的真实有效性。使用人工智能技术可保证计算机运行安全，也能够对互联网计算机网络环境加以治理，定期对网络安全系统进行维护，以此提高计算机网络技术的应用速率及解决问题的能力。

2.2具有条理化处理

在互联网科学技术不断优化发展基础上，计算机内部结构也变得愈发复杂，因此，建立健全一套完善的管理系统有利于计算机网络的正常运行。将人工智能应用于计算机内部，可对计算机进行分层管理。通过使用科学管理策略，可对系统内部存在的问题有针对性地解决，人工智能技术可对系统内部状况逐一解决，以加强各层次之间的联系，为系统正常稳定运行奠定基础。人工智能技术还能够有效利用自身优势，对数据信息进行细致的整理、划分，实现各部门信息资源共享，以提高计算机应用效率。

2.3整理模糊数据

模糊数据是指在计算机网络内的一些无规律、无秩序的杂乱数据,在计算机用户实际使用计算机网络提取数据时,若不对这些模糊数据进行整理,则会增加计算机用户的信息提取难度,不仅需要花费较长的时间,同时也对计算机用户对计算机网络的掌握情况有着一定的要求,因此,需要对计算机网络内的模糊数据进行整理。在人工智能技术的帮助下,计算机网络能够很好的对模糊数据进行整理,其主要原因为,人工智能技术主要是模仿人类的逻辑推理来完成对模糊数据的整理,从而促使计算机用户在计算机网络使用过程中只需要搜索关键字或关键词便可自动搜寻相关信息,提高计算机网络的使用便捷性。

3.人工智能及其在计算机网络技术中的运用

3.1计算机网络信息安全管理

计算机网络是以计算机互联技术为基础，实现无障碍沟通。通过计算机网络技术，人们在网络上可以结合大量的数据和信息实现数据库应用，但这也意味着工作的风险，人们的隐私信息和错误虚假信息都暴露在网络上，很可能会产生不良的影响，这也就对计算机网络的安全性产生了一定的质疑。而人工智能在计算机网络技术上的应用，可以针对这一问题进行解决，为计算机网络提供一定的安全保障。通过人工智能技术，人们可以根据人类的思维视野，实现较强的识别分析能力，对信息的泄露以及黑客入侵。进行一定的抵挡。同时针对这一方面而形成的数据分析系统，也能对黑客进入的病毒进行及时的拦截，大大的提高计算机的安全性。同时也基于人工智能具有较强的学习能力，能够借助智能的计算形式，对计算机网络信息安全管理制定一套不断完备更新的防御机制，针对危险预警及时的通知用户，向用户反映网络信息安全的状态，真正运用智能化完善计算机网络安全管理的相关漏洞，协调解决社会上的这一热点问题。

3.2计算机综合管理和系统评价

计算机网络具有动态性和实时性的特点为网络综合管理增加了管理难度，相对于传统的定期计算机综合管理人工智能和计算机综合管理，具有共享动态性的特征，对计算机的管理状况和管理工作进行更新。同时通过人工智能库当中的专业知识和问题求解等，可以以此为基础，延展出诸多的归纳总结，最终形成结构录入系统，实现真正科学化智能化的进阶，让计算机网络技术在未来发展的过程当中更具有即时性和科学性。与此同时，人工智能还在模拟不同情形的前提下应用人工智能技术，能够根据模型的描述来适用不同的决策环境，真正的将实施实现具体化，在程序设计工作上进行有效的完善，自动实施优化设置，实现互联网的高效管理，真正的提高计算机网络技术的传播性能。

3.3数据挖掘技术

计算机数据挖掘技术是大数据分析技术与计算机技术结合后的产物，是对数据深层逻辑与规律的剖析。近年来，大数据技术普遍应用于以互联网行业为首的重要行业中，承担着存储、处理、分析用户数据，从数据中总结用户现状与需求的任务。其中，数据挖掘能够实现基于数据规律的内在逻辑提炼分析效果，例如在分析某个行业的发展数据后，能够预测行业发展的趋势，具备较高的准确性。但由于大数据技术的难度较高，许多数据挖掘算法的运用需要运用者具备较为专业且扎实的理论知识，所以在应用过程中可能会出现应用质量不佳的情况。因此，为强化计算机与大数据技术的结合程度，提升数据挖掘的质量和技术应用的质量，本文将深入探究计算机数据挖掘技术的开发与应用方式，以期为相关从业人员的实践项目提供理论参考。计算机数据挖掘技术能够更加精确全面地反映研究对象的数据规律。不同于传统的数据统计，该技术的特点是能够基于计算机技术实现数据深层逻辑的挖掘，利用数据挖掘程序超高的计算能力在极短时间内得出数据分析的结果。例如，在市场分析中，计算机数据挖掘技术能够搜集用户喜好，通过处理海量数据得出用户审美偏向变化趋势，从而为未来的销售方针做出预测性指导。计算机挖掘技术将是各行业在数字时代中的巨大革新，具有极高的研究意义。

3.4在生物特征识别技术中的运用

生物识别技术主要是指通过人体固有的特征对个人的身份信息进行识别,例如人体的指纹、面部特征、声音、虹膜等。由于传统的识别技术主要依托与对外物的检测,例如身份证件、用户名和密码等,而一旦证明身份的外物丢失或损坏,则会导致无法对个人身份信息进行识别,更有甚至会利用他人的身份证明证件去进行一些违法犯罪的活动,由此可见,传统的信息识别技术存在严重的漏洞。而基于人工智能技术下的生物特征识别是在传统识别技术的基础上,实现身份识别证件的转换,将身份识别证件转换为人体固有的特征,且人类的生物特征通常具备唯一的特性，如每个人的视网膜、指纹均会存在一定的差异,而在进行身份识别时,基于人工智能下的生物特征识别技术会自动对人体的固有特征进行识别,这种识别技术无论是在准确性上还是安全性上都比传统的识别技术具有优势。

4.结束语

综上所述，随着科技的发展，互联网技术和人工智能都得到了前所未有的发展机遇。人工智能是计算机网络技术发展过程中的重点推动力量,在人工智能技术的支持下,计算机网络技术能够很好的对计算机网络进行管理与评估工作,同时还能够加强网络安全防护,提高了计算机用户信息的私密性,对计算机用户的使用安全提供了全面的保障。

参考文献：

[1]李旭.人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电子技术与软件工程,2017(10):257.

[2]王家驹,申克.人工智能在计算机网络技术中的应用解析[J].电子测试,2017(09):70+61.

[3]茆鸣.人工智能在计算机网络技术中的应用研究[J].电子技术与软件工程,2016(09):255-256.

[4]相 岁 女.人工智能及其在计算机网络技术中的应用研究[J].数字化用户，2019，25(13):277.