人工智能在计算机网络技术中的应用

2019-12-03 04:56张娓娓
电子技术与软件工程 2019年21期
关键词:网络系统遗传算法计算机网络

文/张娓娓

伴随科技的持续发展,人们的生活日益便捷化与高效化,人们生活中越来越普遍地应用智能化技术,其优势也逐步被人们所肯定,因此,近年来人工智能技术的发展一直都非常积极。在相关应用行业中,都存在人工智能技术的影子。与此同时,现代社会生活中必不可少的一个组成部分是计算机网络技术,我们业已比较深入地应用计算机网络技术,无论是在学习和工作中,还是在生活中,都要求应用计算机网络技术。而有效统一计算机网络技术和人工智能的优势作用,即在计算机网络技术中充分地体现人工智能的价值,可以实现计算机网络技术服务水平的大大提升,从而为人类带来极大的便捷。

1 人工智能的特点

1.1 确保网络系统的稳定运行

在网络技术的管理中,有关工作者务必检测与控制一系列不同的网络资源,这样才能够保障网络运行的稳定。在此过程中,应有效把握系统资源的状况,并且进行合理分析,如果存在异常,需要异常关注,强化状态监控。通常而言,网络系统的运行状态都是高速化的,这就要求综合把握网络系统每时每刻的情况,人工智能可以有效地确保网络系统的稳定运行。

1.2 具备非常强的协作能力

当今,计算机网络的规模日益庞大,系统结构日益复杂化。因此,单一管理网络系统越来越暴露出缺陷,这不利于计算机网络技术的进步,应用人工智能技术能够层次化地管理网络,确保计算机网络运行的稳定性。

1.3 具备高效的非线性处理能力

以之前的网络控制理论作为视角而言,难以高效地管理计算机网络安全,这是因为网络系统具备复杂的拓扑结构,较难估计用户的操作行为,进而难以保障网络管理中的高度线性管控。人工智能具备非常强的模拟以及学习技能,因而能够有效地解决非线性问题。

2 人工智能在计算机网络技术中的具体应用

人工智能在计算机网络技术中的应用,需要技术工作者在把握人工智能发展现状基础之上,坚持实用性与科学性的原则,基于多个维度出发,根据计算机网络技术的发展趋势和方向,促进高效、科学地应用人工智能技术。

2.1 人工智能在计算机网络安全监控中的应用

在控制环节中应用人工智能技术,有效地实现了当前时期管理计算机网络工作的需要,在管理工作中应用控制技术的流程是系统化的。具体而言,应用人工智能控制技术先应采集和处理数据信息,在此过程中,以特定的形式储存有关的数据,方便之后提取与应用。为了便于应用信息和管理工作者实施人工操作,要求设置控制界面,以使良好的人机交互界面形式形成。并且,为了有效地处理突发的计算机网络管理现象,在人工智能控制组成部分中,应优化报警和监控部分,以实时监控计算机网络的一系列运行环节,保障如果存在运行缺陷,人工智能控制技术可以迅速和及时地进行识别,保障监控有效性。针对管理时存在的报警情况,能够以图像、电话、语音信息输出报警信息,通过各种各样的报警方式,提高了报警工作的有效性,管理工作者能够结合报警信息,实时解决一系列突发现象,以使技术损失减小。还能够应用人工智能控制技术设定权限,各种管理工作者因为工作岗位职责或管理工作水平存在不同之处,所以在设置管理权限的基础上可以有效防范管理工作者管理失误形成的风险。并且,也方便管理计算机网络管理工作者自身,以贯彻实施管理职责。

2.2 人工智能在计算机网络数据处理中的应用

应用人工智能技术可以显著提高计算机网络处理数据的能力,人工智能技术能够进行计算机科学预测和动态模拟,进而以技术上支持开展一系列网络管理事宜,特别是针对预设性管理事宜,方便管理者进行管理活动,降低了额外投入的管理成本,奠定了之后处理数据和其它有关管理工作的良好基础。为了更好地在计算机网络数据处理中发挥人工智能技术的优势作用,工作者应立足于实际现状,切入人工神经网络,结合建构的人工神经网络机制,有效预测和处理一系列的网络信息。具体而言,人工神经网络可以结合实际运行的计算机网络状况,迅速取得网络运行的重点参数,且对比网络标准跟取得的参数,再输出对比结果,从而直观呈现计算机网络。通过神经元件的阈值和连接权衔接输出值、输入值,以使最理想的拟合函数形成,基于人工神经网络框架体系下,可以高效处理计算机网络运行中的一系列中心数据,特别是在阅读计算机网络中一系列技术参数和设备运行状况的基础上,确保人工智能技术可以迅速地预测管理过程中存在的缺陷,且高效设置应对缺陷的方案,此操作因为要求运算很多数据,为此,应前移数据信息处理工作,以建构计算机网络预测网络和动态模拟网络。

2.3 人工智能在计算机网络模型中的应用

纵观实际运行的计算机网络状况而言,遗传算法相比较于其它算法,其也属于一种计算机网络数值模型,具备的优势是处理信息高效、模型简单等,并且属于一种人工智能被应用于计算机网络模型当中,从某种意义上来讲,遗传算法使智能化的模型实现。针对一些潜在的问题,遗传算法可以迅速地实施综合梳理和评估,提高了处理数据的有效性。在实际建构模型时,技术工作者应先调整编码环节,在优化编码的基础上,从技术上支持实现遗传算法,基于该思维模型的引导之下,工作者务必有效设置数学模型,以体现编码的价值。具体而言,在设置数学函数模型时,应兼顾计算机网络的评估适应性和初始状况,在处理以上两种数据信息的前提条件下,尽可能更科学地提升遗传算法评估计算的准确性。兼顾到遗传算法的技术特点,在管理计算机网络的情况下,能够耦合处理地理信息系统和遗传算法,结合地理信息系统的空间属性,实现遗传算法处理空间数据效果的持续提高,很好地发挥储存数据、分析数据、管理数据环节上遗传算法的价值,从而建构高效化的数据处理体系,真正使当前时期发展计算机网络的需要实现,将尤为高效、便捷的用户体验提供给用户。并且,切入遗传算法,可以实时监管计算机网络的工作状态,对于网络的运行而言,倘若存在有关的问题,工作者可以结合遗传算法迅速获得反映,从而奠定检修和排除故障的良好基础,以及实现计算机网络故障出现概率的显著减小,保障网络更加稳定地运行。

2.4 人工智能在教育领域中的应用

在当今改革教学的进程中,课堂教学中业已日益普遍地应用先进的互联网技术。教育教学中应用人工智能技术,可以很好地激发学生的学习兴趣以及学习积极主动性,因而可以实现教学效率和质量的提升。结合当前时期的应用现状而言,人工智能的应用重点表现为早教方面,尤其是出现的AI智能机器人,推动早教向一种全新的教学视角转变,使教学并非仅仅限制在教材文本上。除此之外,互联网与人工智能的统一,还可以实时处理课堂教学中的一些问题,针对难以解答的问题,能够迅速、准确地搜索,从而实现更加理想的教学效果。

2.5 人工智能在大众生活中的应用

基于社会经济的进步,人工智能技术业已逐步应用于人们平时的生活过程中,像是智能家居的出现大大方便了人们的生活,实现了人们高层次的生活需求。像是当今经常见到的窗帘智能控制、灯光智能控制,以及存在的智能家居远程控制系统等,都很好地呈现了人工智能的优势作用和极大的便捷性。因此,在人工智能将来的发展中,大众的生活中必将普遍地应用人工智能技术,从而将尤为优质的生活服务保障提供给人们。

3 结语

总而言之,在计算机网络技术中应用人工智能,能够推动网络运行安全性、稳定性、高效性的提升,从而实现网络管理质量与效率的强化,跟大数据社会时代发展的实际需求相符合。为此,需要实现人工智能技术的深入优化升级,推动人工智能在计算机网络安全监控、数据处理、网络模型、教育领域、生活方面等的应用,确保两者实现共赢,从而将尤为便捷的服务提供给人们。

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