BP神经语言在计算机网络构建中的应用

幸荔芸

摘要：由于传统计算机编程语言在计算机网络构建过程中具有一定的局限性，为此提出BP神经语言在计算机网络构建中的应用研究。首先利用BP神经语言，建立计算机网络构建标准；其次对计算机网络构建标准的取值及评价集进行分析；最后进行BP神经语言在计算机网络构建中的应用推理，充分构建计算机网络的输入层、隐含层及输出层，以更好地实现计算机网络的构建。

关键词：BP神经语言；计算机网络构建；构建标准；应用推理

中图分类号：TP392 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）01-0066-02

0 引言

随着信息技术的发展，计算机网络也在不断壮大与普及，使得计算机网络已经成为人们学习、工作、娱乐和生活不可或缺的一部分，对整个社会的信息化发展有着巨大的推动作用。现阶段，我国对计算机网络的构建，多采用Java语言、C语言等传统计算机编程语言，虽能满足计算机网络构建的基本需求，但会出现计算机的硬件问题、软件漏洞等现象，严重限制了我国计算机网络的进一步发展[1]，为此提出BP神经语言在计算机网络构建中的应用研究。本文通过三个方面论述了BP神经语言在计算机网络构建中的应用过程。首先，利用BP神经语言深度挖掘计算机网络的构建标准，检测计算机系统内部的运行效果是否稳定；其次对计算机网络构建标准的取值及评价集进行分析，利用BP神经语言，可以清晰的显示计算机网络构建标准的取值范围与评价结果，进而提高计算机网络构建的稳定性；最后将BP神经语言在计算机网络构建过程中进行一次推演，将计算机网络的输入层、隐含层及输出层进行优化设计，以提高计算机网络的构建质量及稳定性，不斷促进我国计算机网络的发展。

1 在计算机网络构建标准挖掘中的应用

计算机网络是一个结构复杂、数据繁多的体系，其构建过程的影响因素也是极具特征变化的，因此能否构建安全、稳定的网络标准成为计算机网络构建的重点问题。本文在采用BP神经语言的基础上[2]，深入挖掘计算机网络构建标准的取值范围及评价集，逐层细化，建立了完整的计算机网络构建标准，如表1所示。

1.1 标准取值范围挖掘

根据对表1的分析可知，计算机网络的构建标准取值分为A、B、C三个等级，因其衡量单位不同，因此必须利用BP神经语言，对定量标准采取标准化处理，将最终的标准取值控制在合理范围内。

计算机网络系统中，由于各个描述因素的功能各不相同，因此在网络构建时，采用专家评级的方式[3]，根据标准取值的等级，划定各个等级的标准取值范围。

对于管理安全指标A级的计算机网络在构建时，利用BP神经语言，划定A等级的标准取值范围如式（1）：

（1）

式（1）中，代表A等级的标准取值范围；代表A等级的标准化值；代表A等级的最大标准化值；代表B、C等级的标准化值；代表C等级的最小标准化值。

对于物理安全指标B级的计算机网络在构建时，利用BP神经语言，划定B等级的标准取值范围如式（2）：

（2）

式（2）中，代表B等级的标准取值范围；代表B等级的标准化值。

对于逻辑安全指标C级的计算机网络在构建时，利用BP神经语言，划定C等级的标准取值范围如式（3）：

（3）

式（3）中，代表C等级的标准取值范围；代表C等级的标准化值。

为了保持标准取值与定量指标间的可比性，从计算机网络安全的角度出发[4]，将定量指标设定为标准单位“1”，则得出计算机网络构建标准的取值范围在0～1之间。

1.2 评价集的安全等级挖掘

根据表1所示的计算机网络构建标准的一系列评价集特点，将评价集要素分为四个等级。评价集等级说明如表2所示。

2 在计算机网络构建层级中的应用

将BP神经语言在计算机网络构建中进行一次推演，过程中，通过不断优化计算机网络的输入层、隐含层及输出层，以达到安全、稳定的计算机网络构建过程。

2.1 在输入层的应用

按照BP神经语言的一般编程规则，将输入层的神经节点布设成与标准取值范围一致的指标个数，本文设计的标准取值共三个等级，范围在0～1之间，故将输入层的神经节点布设为0.258ms/v[5]。利用BP神经语言对输入层的神经节点进行编程，编程结束后，将神经节点的编程结果直接显示在操作终端上，以供与计算机网络的构建过程相对应。

2.2 在隐含层的应用

隐含层作为计算机网络构建的中转站，能够将任何区域内封闭的神经节点都用BP神经语言进行逼近操作，最后将逼近误差控制在合理范围内。因此在实践过程中，首先要利用BP神经语言的单个隐含层，完成任意的维度内神经节点的映射过程，并在实际操作中，对映射节点的神经元进行容错性较差，只要将容错性较差值控制在标准取值范围内（0～1），便可实现计算机网络隐含层的国建。采用BP神经语言节点映射的编程方式，能够大大提高计算机网络构建的稳定性，增强实际的应用效果。

2.3 在输出层的应用

输出层利用BP神经语言设置两个输出端口，按照上述评价集的安全等级，其输出结果为（0～1）时设定为安全；输出结果为（1～0）时设定为不安全。根据输出结果的安全性能，BP神经语言会自动转换编程目标，将所有输出结果都编程为“安全”后，将编程结果进行输出，实现对计算机网络的构建。

3 结语

本文对BP神经语言在计算机网络构建中的应用进行分析，依托BP神经语言的优势，建立计算机网络的构建标准，并对标准取值及评价集进行分析；再将BP神经语言在计算机网络构建过程中进行一次推演，优化设计计算机网络的输入层、隐含层及输出层，以提高计算机网络的稳定性。希望本文的研究能够为我国计算机网络的构建提供理论依据和参考。

參考文献

[1] 章海宁.BP神经网络在计算机网络故障检测中的运用[J].科技展望，2016，26（24）：101-103.

[2] 郭强.神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究[J].佳木斯职业学院学报，2017，25（10）：383-384.

[3] 卢莹莹.计算机网络安全评价中神经网络的应用[J].通讯世界，2018，46（1）：59-62.

[4] 杨晓翠，刘汝涛，徐韶.神经网络算法在计算机网络安全评价中的应用比较[J].电脑编程技巧与维护，2016，46（11）：89-90.

[5] 崔继仁，张艳丽，李建辉，等.神经网络在计算机网络安全评价中的运用[J].网络安全技术与应用，2016，75（6）：20-23.

Abstract：Because traditional computer programming language has certain limitations in the process of computer network construction， the application research of BP neural language in computer network construction is proposed. Firstly， BP neural language is used to establish the computer network construction standard. Secondly， the value and evaluation set of the computer network construction standard are analyzed. Finally， the application reasoning of BP neural language in computer network construction is carried out， and the input layer and hidden of the computer network are fully constructed. The layer and the output layer are included to better realize the construction of the computer network.

Key words：BP neural language； computer network construction； build standard； applied reasoning