大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的運用

摘要：在這幾年發展中，我國經濟水平呈一個穩定增長的趨勢，進一步推動了科學技術的進步，也為人工智能技術的發展奠定了基礎，人工智能有著很強的性能優勢，在計算機網絡通信中被廣泛應用。進入21世紀，我們進入了一個信息化的社會，在網絡信息社會下，大數據需要處理各種各樣的信息，對于網絡信息技術的處理要求也越來越高，單純依賴于網絡技術是無法達到高效處理的，而通過人工智能，可以很好的彌補這一數據處理缺陷，使信息數據處理效率得到一個明顯的提升。基于此，本文就對大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用內容進行了一個較為詳細的概述。

關鍵詞：大數據時代;人工智能;計算機網絡技術

隨著我國網絡通信的廣泛普及，我們進入了一個網絡信息化的社會，計算機網絡運行負荷增大，對計算機網絡技術的性能要求更高，網絡系統需要進一步優化完善信息處理能力。在大數據時代下，人工智能的出現為海量處理的處理提供了更多的可能性，不僅能夠提高數據處理效率，還能切實保障數據信息的安全性。人工智能由多個系統組成，包括了神經網絡、專家故障診斷系統、模糊邏輯控制系統等，不同的系統發揮的作用優勢不同，有些系統與網絡技術保持極高的契合度，應用于計算機網絡體系中，能夠充分發揮其作用優勢。

一、大數據與人工智能的概述分析

大數據是針對于龐大數據群，指的海量數據規模，且數據類型龐雜。在這幾年發展中，大數據技術被不斷廣泛應用于各個行業領域，也由此標志著大數據時代的到來，在大數據時代背景下，我們每天都會產生海量信息數據，而大數據技術就是處理這些信息數據的一個中間載體，分析數據的價值意義和內在聯系。大數據技術和網絡技術互相融合，能夠達到一個數據信息價值深度挖掘的效果，從數據庫中對數據進行整理分類，滿足人們對數據的多樣化要求。而且這些數據可以與云平臺建立聯系，實現對信息數據的分布式存儲，需要什么類型的數據，都可以隨時從云平臺調動數據，對于推動社會進步有著一定的現實作用。

人工智能是一種全新的邏輯思維體系，能夠賦予系統人的思維邏輯方式，從而實現對數據的高效合理分析，而且對于數據的計算分析非常準確，相對于人工數據處理方式，人工智能系統更具優越性。隨著對人工智能的不斷深入研究，人工智能技術也越來越完善，在各個行業領域都有一定的應用，而且從某種程度上來說，人工智能也是計算機科學的一個重要延伸分支，融合了多種學科知識，通過編碼輸入控制的方式實現對海量數據的有效處理。

二、人工智能在計算機網絡技術中的運用分析

（一）神經元系統

隨著科學技術的進步，加快了人工智能和大數據的相互融合，通過邏輯控制程序編程模擬人類大腦思考方式，對系統運轉進行一個有效的調動，使運行系統具備一部分人大腦的功能屬性。在神經元智能技術應用過程中，可以分化出多個控制節點，這些節點都具有延伸性，可以分區域和類別對數據進行針對性的處理和分析，海量數據在節點的調控下按照批次進行分析，這樣有序且快速的方式極大程度上提高了數據處理效率，系統的數據運行準確性也得到了明顯的提升。在計算機網絡技術應用中，主要體現在對數據信息的分類識別，從數據庫中找到數據的關聯性進行分析，將海量數據根類指標性差異進行更為細致的劃分，從而做好對數據的分區工作，使數據之間的價值得到體現。如果單單看神經元系統，其本身的價值密度是比較低的，但是應用到數據檢測和分析中，內在價值就會非常高，而且神經元系統對于網絡信息安全防護是非常穩定的，在每個神經節點中，都有數據信息防護功能，網絡體系遍布著海量的信息，每個節點都關聯著大量的數據信息，共同組成了網絡信息體系，是確保計算機網絡信息體系穩定運行的關鍵。

（二）數據的深度挖掘

人工智能在各個行業領域都有一定的應用，在機械制造行業中應用更為全面，顯著提高了機械制造效率，與網絡技術進行融合，能夠進一步提高各項指標的運行效率。對于采集的信息能夠進行細致化的劃分，然后將劃分后的數據深度挖掘其內在價值。在智能系統中，本身就有著對數據自動分析和功能需求劃分的特點，數據挖掘是確保信息采集分析有效性的關鍵。在實際應用的時候，人工智能會自動與網絡進行連接，然后進行開啟功能分析，主機進行控制，通過輸入關鍵詞和參數，精準設計和控制參數，計算機會分析信息規則，分析邏輯指令體系的漏洞。人工智能技術還可以對網絡非法數據的入侵進行識別和自動防護，發現異常入侵數據會發出警報，避免數據的遺失和泄漏。在智能系統中，通過對數據的深度挖掘，可以提取海量數據中的價值信息，還能夠分析找到其中的錯誤數據，并在數據指令的基礎上進行優化完善，補全其數據漏洞，確保整個計算機網絡體系運行的安全性和穩定性。

（三）專家安全防護

在智能系統中，專家系統也是重要組成部分，專家系統主要是對專家規則的設定，然后結合專家內容。當系統出現運行故障問題，專家系統會自動開啟故障運行檢測，分析故障成因，然后制定最優的解決方法。專家系統在計算機網絡中的應用效果也是非常理想的，通過對數據庫的整個連接，可以持續優化完善專家系統，使專家系統可以更好的服務于計算機網絡的各項功能需求。在計算機網絡體系中，結合專家經驗編碼，可以對不同類型的網絡數據進行分類處理。當計算機網絡系統出現運行故障甚至崩潰，專家系統可以提供針對性的故障解決對策，能夠結合故障類型和成因制定最優的解決方案，使網絡系統能夠在最短的時間內恢復正常運行狀態。專家系統還能夠對數據庫規則體系進行監測，如果數據庫出現異常情況，會觸發監測功能，自動檢測程序，追根溯源，找到故障節點，從而有效解決故障問題。

結語

隨著科學技術的不斷創新發展，網絡技術智能化是未來發展的主流趨勢，大數據時代背景下，網絡技術和智能技術的有效融合，可以實現對大數據的需求處理，而且能最大程度上保證數據處理的高效性和安全性。

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作者簡介：金立群（1970.02-），男，漢，碩士，講師。研究方向：計算機網絡應用