計算機信息處理技術在大數據時代的應用

趙恒 王寧寧

大數據是一種新興的技術內容，它主要是指在一定時間范圍內，結合計算機程序表現出來的因特網上信息咨詢的收集、分析和處理數據的內容。大數據一般具有多樣化的信息處理機制，在互聯網信息咨詢和用戶網絡行為習慣方面收集和整理大量數據，目前已廣泛應用于通信工程、網絡工程、電子科技等眾多技術領域，構建了以人、計算機、網絡三位一體為基礎的計算機信息技術應用體系，使各行業的整體生產效率最大化。本文主要研究大數據應用背景下的計算機信息處理技術。

一、基于大數據分析的計算機信息處理技術應用現狀

現代生活中，數據資源存在于各個方面，各個領域都在不斷地產生數據，各種產品的使用，也會隨之產生一定的數據資料，從圖像到電子產品，等等，都是對數據的靈活使用，使國民生活與數據密切相關。把這類數據做好精煉，再通過整合對比分析等方式完成數據處理，就可以達到對數據資源有效利用的目的，促進數據的開發和應用。

采用計算機管理數據的方式，對具體文本進行概括，對抽象數據進行再分析是其主要工作內容。與人的大腦相比，人的信息采集往往采用場景感知的方式進行，然后通過大腦來完成信息處理，從而讓人獲得數據信息所蘊涵的意義，這種改變過程往往比較復雜。但在計算機語言轉換中，它與人的反應相比還不夠靈敏，通常是通過二進制方式輸入數據進行處理，而在二進制管理數據內部，處理過程比較復雜，需要將各進制數據相互結合，才能進行數學上的深度運算。

對于處理方法，通常有以下幾種方法。第一，在大數據中，需要確定管理權限向量的大小，以進制方式轉換數據，它們都是基于大數據的分析，通過計算機原理完成結合。而且各種活動產生的數據雖然數量眾多，但并不是所有的數據都具有應用價值，在面對無用數據時，需要完成篩選工作，簡要刪除數據，這樣在刪除無用信息時，其工作量相對較大，在計算機管理中，要充分考慮到數據刪除、數據后期輸入等問題，不斷創新篩選方法，從而提高信息管理的質量和效率。

另外，在操作計算機時，各種存儲方式的定義不同，數據庫的存儲功能也有一定的限制，而在其他介質的應用中，可以通過移動硬盤等形式進行數據存儲，在保證數據實時更新的同時，方便及時地保存有效數據。數據壓縮技術在網絡流媒體環境下的應用，可以在一定范圍內達到壓縮收集大量數據的目的，在網絡運行過程中，現有的寬帶網絡對數據傳輸的實際需求無法完全滿足，因此應對相關工作方式需要不斷創新，如減緩當前文件的處理速度等，重點是保證網絡的安全和穩定。

在計算機網絡的使用、大數據分析的應用等方面，需要重視預防和控制工作的質量，如果存在安全防護問題，將導致數據資源的泄漏。受開放網絡環境的影響，數據交替要避免出現數據差錯、數據錯位等情況，更要避免出現基于網絡安全的數據丟失、錯誤等情況。

二、大數據支持下的計算機信息處理技術應用探討

當前，以大數據為支撐的計算機信息處理技術應用體系逐步豐富，呈現出大量豐富的技術內容，并在計算機信息處理技術應用中發揮了重要作用。

（一）信息采集與加工技術

以大數據為支撐的計算機信息處理技術系統，可以構建信息采集和加工技術系統，它所建立的數據模型具有很強的實時性，可以實現對網絡中存在的信息內容的有效處理，實現數據內容的采集。一般而言，基于大數據的信息采集和加工技術基于數據模型的內容類型包括兩類：一類是流處理數據模型，另一類是批量處理數據模型。它的中流處理數據模式可以在一般情況下對計算機數據傳輸速度進行調速處理，以保證調速處理的精確性，簡言之，它主要是對計算機大數據信息內容的正確性和時效性進行調速，保證在計算機整理內部空間建立大數據信息處理技術體系，結合內部數據信息的梳理和處理過程對計算機大數據信息處理過程進行收集和索引，同時實現數據信息內容的篩選和收集，保證數據信息處理的有效到位。本流程將特別采用分析、存儲等精處理技術方式，保證數據處理的有效性到位。同時還應建立動態監測模式，對可能忽略的數據內容進行處理，分析其數據變化的可能性，結合數據傳輸分析調整數據，并傳送至固定地點，體現數據內容的預設作用，發揮其數據應用價值。

（二）虛擬資源調度技術

虛擬資源調度過程主要是利用虛擬網絡的配置，確保其資源設置管理和虛擬存儲到位，建立以大數據計算機信息處理技術為核心的核心系統，對多種資源內容進行整合收集，對有效資源進行存儲處理。其中，建立資源優化技術體系，對虛擬化技術的應用過程進行數據處理，實現對數據信息內容的靈活調度，合理地劃分、安裝和調度虛擬云資源信息內容，并形成一個完整的計算機應用和服務技術體系，以保證圍繞資源自動調度過程對大數據信息處理技術內容進行調整。其中，要有效地處理虛擬資源的調度過程，保證虛擬資源系統中的硬件和軟件資源以及網絡資源的內容得到有效的調度。

（三）信息數據挖掘

運用大數據技術對計算機信息數據進行挖掘時，應運用信息數據挖掘技術，確保基于因特網信息數據搜索和數據結構關聯的綜合技術體系的建立，保證數據的系統性分析和挖掘技術的應用到位。建立了一套基于Internet平臺的核心排序算法，并與各種流媒體平臺相結合，優化信息數據判斷內容，從內容中尋找關鍵文本特征，實現數據的高效采集。簡單地說，就是基于主流算法對數據內容逐個點、逐個組、逐個列進行有效調整。

（四）遺傳算法和神經網絡技術

通過將Genetic Algorithm遺傳算法應用于計算機系統中，大數據技術可以確保隨機思維內容的生成符合生物發展和進化規律的前提條件，優化信息資源的獲取和分析過程，保證在遺傳尋優的基礎上融入概率思維內容，確保數據信息中自動調節的數據信息搜索到位。同時，還應考慮信息技術識別功能的分析，以遺傳算法為基礎對人工智能內容進行分析，建立完善的機器人學習機制，甚至參與到物流領域中來，以參考生物神經網絡和信息傳遞模式，模擬計算機網絡中的生物神經網絡，并根據互聯網用戶的實際行為習慣，有效地處理算法內容。

當前廣泛使用的大數據遺傳算法和神經網絡技術的應用主要圍繞閾值分割的本質是基于區域分類的計算過程，當圖像通過閾值回歸到不同區域并實現分割時，需要根據圖像特征信息位數分別對一維、二維和三維的閾值進行超聲分割或多維閾值空間分割分析。在理論層面上，合理利用大數據技術中的一維方法可以更容易地擴展多維的空間分割方法，但其缺乏一定的實用性，很難滿足工程上實用的要求。但量子遺傳算法原理簡單，計算效率高，并行性好，可用于多維（大于一維）的超聲波分割圖計算過程中。

三、結語

在大數據技術時代，為計算機信息處理技術應用所帶來的利好優勢多多，創造的技術應用優勢發展空間大，這些都為各行業企業的未來科技發展創造了機遇。