基于神经网络的计算机网络集成方法

李雯瑞

摘 要：文章针对传统计算机网络集成系统结构中存在的集成速率低、无法满足网络办公管理的效率问题，开展针对计算机网络集成系统结构的设计研究。文章设计了一种基于神经网络的计算机网络集成方法。通过对比实验证明，该集成系统结构与传统集成系统结构相比有效地提高了计算机网络的集成速率，保证了网络办公的高效运行。

关键词：神经网络;计算机;网络集成;系统结构

0 引言

随着制造技术的不断发展，集成的含义不仅包含信息集成和功能集成，还包含多领域規划集成[1]。各主流单元系统采用的信息和功能管理方式不同，要实现支持航空、航天、汽车、船舶等多种行业领域的具有广泛集成能力的集成化系统，使各单元系统既能独立地为用户提供服务，又能在系统之间协作，实现系统信息和功能共享，就必须克服信息和功能管理方式的异构性问题，最大限度地重用各系统资源[2]。信息处理服务发挥着类似PDM集成管理模块的作用，负责主动收集和处理各类信息，同时可灵活配置采用不同的信息处理、存储等技术。由信息处理服务抽象出来的具有统一表示格式的资源信息，通过中间件节点存储在资源信息库中，以便在不同网络中共享。

现在常用的神经网络集成方法都是通过扰动训练数据来获得差异度较大的个体网络，各网络的训练集取决于之前产生的网络表现，被已有网络错误判断的示例将以较大的概率出现在新网络的训练集中;计算机网络的信息量不断增加、功能不断强大，传统计算机网络集成系统的方法和技术都表现出明显的缺陷，进一步影响集成效率，无法满足计算机网络集成的质量及速度需要[3]。对此本文提出一种基于神经网络的计算机网络集成方法。通过对计算机网络集成系统结构进行创新，大力推广新型技术的应用和延伸，在集成过程中融入基础业务、调度等相关的需要，充分体现智能化网络集成的前瞻性，积极引导计算机网络集成技术的发展[4]。

1 基于神经网络的网络集成方法

采用加权平均算法得出网络相关度计算中的输出结果，集成网络的集成输出表达式为：

公式（1）中，K表示为神经网络集成，K={k1，k2，k3，…，kn};γ表示为各个组成网络的权值;i表示为神经网络个数;ki，x表示为第i个神经网络的第x个输出分量。

假设，a∈Rm表示为满足上述神经网络集成分布的相关输入函数，则在目标函数为a的前提下，通过计算可得出相应的输入函数为t（a），神经网络中的输入函数则可用ki表示。将上述作为前提条件，当神经网络的输出为ki（a）时，则在当前目标输出条件下，神经网络的集成输出速率可由公式（2）表示：

通过上述公式（1）（2）可以得出神经网络相应的预测误差、误差加权平均值以及差异度等相关数据。由于各个网络的结构都存在一定的差异，因此在神经网络中相应的输入值和输出值都应为非负数，并且在神经网络集成中预测结果误差应当不超过网络预测误差的平均值[5]。

2 实验准备

本文系统结构中采用的是西门子公司生产的应用人工智能的CT360MP684型号集成控制芯片。CT360MP684型号集成控制芯片采用Simatic X9-2500 TM神经处理器，可应用于计算机接口系统，实现对神经网络的高效处理。采用8位总线，可将外部设备与内存进行统一编址，寻址范围最高可达65K，同时还可外扩存储器。同时CT360MP684型号集成控制芯片还具备USB 4.2接口以及千兆的以太网端口，利用SD卡可获取到神经网络训练过的系统功能。在CT360MP684型号集成控制芯片上安装的图像、视频处理单元配备神经网络结构专用的硬件加速设备，将图像处理单元、视频处理单元与神经网络计算单元的Myriad X同属于计算机视觉应用的先驱。应用该型号集成控制芯片可使应用本文系统的用户在各个模块接口上连接多个可兼容的传感器设备，例如麦克风、摄像头等，芯片会将传感器中的数据和计算机程序的信息，通过神经网络处理，并将处理结果再次在计算机上进行评估。由于该型号集成控制芯片具备一定的人工智能技术，因此可更加有效地在集成过程中运用人类专家知识对集成质量进行检验。

2.1 计算机网络集成系统综合布线

本文系统结构在综合布线时首先应当根据具体的建筑物及建筑群的特点，按照相关布设规定，将综合布线划分为线路敷设和端接两个部分。本文系统结构综合布线共分为工作区布线、水平布线、垂直布线、设备间布线、建筑群布线5种不同功能的布线类型。选用光缆、双绞线以及同轴电缆作为综合布线的输出基础，采用分层星形拓扑结构。综合布线通道中核心设备的参数要求如表1所示。

对于工作区域的布线应当由设备终端与信息插座之间的连接构成，其中包含了装配自身的软线结构、连接器以及长距离所需的扩展软线，并将各个终端设备与计算机接口相连，本文基于计算机网络集成，选用标准RJ53的单、双孔类型的信息插座。水平布线是将电缆通过各个楼层之间的配线架连接到各个工作区域的信息插座上，通常情况下，一般的工作区域可采用超6类9芯6对双绞线标准。垂直布线是将各个楼层之间的配线架与主配线架中的多芯铜缆相互连接，属于本文系统结构中综合布线的神经中枢，用于将主配线架中的数据与各个楼层之间的额定配线架数据传输。设备间中的布线主要为主配线架与各个公共设备之间的连接，通过相互连接可将各个楼层中的公共设备与主配线架连接，实现相互之间的数据传输。公共设备主要包括计算机主机、数字程控交换机等。建筑群布线是将主建筑物内部的主配线架与另外建筑物的主配线架相互连接，连接方式与垂直布线相似，本文采用光缆及大对数铜缆材料进行连接，这一部分布线可实现建筑群内部各个建筑之间的相互通信，并为本文系统结构提供所需的硬件设备。

3 实验过程与结果分析

3.1 实验过程

在本文设计的计算机网络集成系统结构中，首先利用全球广域网服务技术联合手动输入程序控制模式对计算机网络结构进行集成。在系统实际应用过程中根据对集成系统结构的不同需要对系统进行细分，以校园计算机网络集成为例，可划分为学生层、教务层、财务层以及后勤层等多个层次，并对其设计相应的信息系统，将所有信息集成在本文的计算机网络集成系统中，保证系统满足实际用户的访问、查询、身份安全认证等功能，同时还可根据具体需要，设置对应的交互接口，方便各项计算机网络业务在本文系统中的集成。具体集成过程为：首先，用户通过全球广域网服务器将数据传输到本文系统中，再由本文系统中的手动输出程序控制模块，根据计算机网络相关计算结果将各类型数据库中的相应数据通过本文系统集成。在对本文提出的计算机网络集成系统结构研究过程中，可以采用高速的以太交换网体系，并运用可扩展的星形拓扑结构，可有效保证集成系统具备快速的信息通信服务。利用KE-5674型号路由器作为系统结构中的中心交换路由器，实现对系统内部计算机网络的第三层交换，从而保证内部网的可使用性。

3.2 实验结果与分析

选择某高校校园的内部计算机网络作为本文系统结构仿真对比实验的实验对象，首先利用仿真实验软件，将该校园网络内部的各项运行数据参数引入仿真实验环境，在该实验环境中设置5组不同的系统用户。根据用户的要求，分别利用本文提出的计算机网络集成系统结构与传统计算机网络集成系统结构根据5组用户要求对计算机网络进行集成。为了保证实验结果的准确性，两种结构均采用本文设计的硬件环境作为此次仿真实验的运行环境。

根据本文上述仿真实验准备，完成计算机网络集成，并根据记录的实验结果数据绘制如图1所示的实验结果对比图。

由图1中的实验结果数据可以看出，本文设计方法集成速率明显高于传统集成方法集成速率，且针对不同用户要求的集成更加稳定，更符合计算机网络集成质量及稳定性的要求。

4 结语

本文对计算机网络集成系统结构进行了深入的研究，通过对当前传统计算机网络集成系统结构中存在的问题进行分析，采用神经网络搭建的方式，根据个体网络之间的精度、差异选取网络集成系统的适应度函数，并根据该函数对计算机网络进行集成处理，从而实现对计算机网络的快速集成。利用本文提出的计算机集成系统不仅有利于提升系统对虚拟信息的效率，同时更有利于提升计算机网络中信息资源的利用率，保证网络办公管理的高效和便利。

[参考文献]

[1]黄伟佳，于晓翠.基于计算机网络系统集成技术方法及应用研究[J].信息与电脑（理论版），2019（11）：9-10.

[2]林志军.大中型公共图书馆智能化系统建设述略—以厦门市图书馆集美新馆智能化系统建设为例[J].新媒体研究，2019（17）：26-28.

[3]付乔，张昊.持续集成持续交付的NFV/SDN网络新型集成体系[J].移动通信，2019（7）：22-27.

[4]李颖娜，徐志彬.基于神经网络集成-X射线荧光光谱法的铁矿石中全铁含量测定[J].冶金分析，2019（1）：35-41.

[5]彭登云.探析在计算机网络教育中人工智能技术的有效应用[J].科技资讯，2019（11）：117-118.

（编辑 王雪芬）