基于人工智能的电子信息资源实时共享方法

摘要：实时共享可以提高电子信息资源的利用率，为此该文提出了一种基于人工智能的电子信息资源实时共享方法。通过计算电子信息资源采集的边缘频率，在人工智能的模拟下，调整电子信息资源的状态参数，将电子信息资源的采集问题转化为优化采集最短路径的问题，完成电子信息资源的采集。结合电子信息资源实时共享算法的设计，实现电子信息资源的共享。实验结果表明，该方法可以显著提高电子信息资源的利用率。

关键词：人工智能；实时共享；电子信息资源；利用率

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.07.022

中图分类号：TP 393 文献标志码：B 文章编码：1672-7274（2024）07-00-03

Real Time Sharing Method of Electronic Information Resources Based

on Artificial Intelligence

KONG Chuimeng， WAN Chunhua

（Qingdao Hisense Network Technology Co.， Ltd.， Qingdao 266044， China）

Abstract： Real time sharing can improve the utilization rate of electronic information resources. Therefore， this paper proposes an artificial intelligence based method for real-time sharing of electronic information resources. By calculating the edge frequency of electronic information resource collection and adjusting the state parameters of electronic information resources under the simulation of artificial intelligence， the collection problem of electronic information resources is transformed into the problem of optimizing the shortest collection path， completing the collection of electronic information resources. Design a real-time sharing algorithm for electronic information resources to achieve the sharing of electronic information resources. The experimental results indicate that this method can significantly improve the utilization rate of electronic information resources.

Keywords： artificial intelligence; real time sharing; electronic information resources; utilization rate

随着网络的飞速发展，海量的电子信息资源正在以爆炸式的速度增加，如何对海量的电子信息资源进行实时共享已是当前学界研究的热点。人工智能是一种融合了心理学、工程学以及计算机科学等多个学科的应用技术形态，在现实世界中，人工智能是通过对人自己的智能模仿而扩展的，通过各种科技手段，让机器能够更好地与人相似地共享电子信息资源[1-2]。

周婷[3]提出一种以区块链和可信性为基础的电子加密信息存储方法，通过构建以信任度为基础的密码学分级模型，获得追溯证书的判断函数，实现对电子加密信息的再加密。利用加密密钥，对存取的树状结构进行了直接匹配。将主观可信性和对象可信性相结合，利用可信性函数对其进行分级，实现电子加密信息的上链保存。实验证明，采用该方法之后，当电子加密信息的数量在1 000～10 000个之间时，最大限度地提高了存储速率、减少空间占用。

基于以上研究背景，本文提出将人工智能技术应用到电子信息资源的实时共享中，从而提高电子信息资源的利用率。

1 电子信息资源实时共享方法设计

1.1 采集电子信息资源

为了准确采集电子信息资源，在人工智能技术的支撑下，选择合适的传感器，将其安装在电子信息资源的传输信道上，根据电子信息资源传输信道的时域情况，利用式（1）计算出电子信息资源采集的边缘频率，即：

（1）

式中，为电子信息资源传输的平滑函数；为传输信道的时域函数；为数据采集的边缘方差；为采集边缘频率函数；为边缘频率方差；为外界因素影响电子信息资源采集的干扰方差；为传感器在人工智能技术加持下的滤波函数。

在式（1）的边缘频率下，通过人工智能的模拟，调整电子信息资源的状态参数，公式为：

（2）

式中，为电子信息资源的冗余特征；为电子信息资源的权重信息；为不包含冗余特征的电子信息资源；为电子信息资源的检测阈值；为冗余特征在电子信息资源中的密度；为提前设定的检测阈值。

通过电子信息资源状态参数的调整，能够计算出电子信息资源在传输信道内的实时发送总量，利用式（3）给出电子信息资源采集的约束条件，表示为：

（3）

式中，为传感器节点与电子信息资源之间的距离；为电子信息资源的节点方差；为相邻电子信息资源的传输距离；为电子信息资源的传输速率；为传感器的信息采集速率。

在式（3）的约束条件下，可以得到电子信息资源采集节点与接收节点之间的关联关系，将电子信息资源的采集问题转化为优化采集最短路径的问题，表示为：

（4）

式中，为采集窗口；为电子信息资源的振幅；为电子信息资源的变化参数；为采集列表；为采集周期；为振幅变化值。

为了优化电子信息资源采集的最短路径，构建电子信息资源采集的目标函数，用式（5）表示：

（5）

式中，为电子信息资源的采集频率；为采集窗口的均值；为采集节点与跳数之间的关系；为电子信息资源采集的时间间隔；为电子信息资源在频率下的状态。

利用式（5）的目标函数，采集电子信息资源，表示为：

（6）

式中，为电子信息资源在单个采集周期内的总量。

在合适的约束条件下，构建电子信息资源采集的目标函数，实现电子信息资源的采集。

1.2 设计电子信息资源的实时共享算法

依托人工智能技术，将电子信息资源定义为，随机选择个电子信息资源特征，根据特征组成生成块标签，那么有

（7）

式中，为哈希函数。

根据式（11）得到的电子信息资源块标签，将其附加到每一个特征组中，确定每一个电子信息资源子块的哈希值，并对进行编码，得

（8）

式中，为电子信息资源块的哈希值集合；为电子信息资源的冗余码集合；为码长为的编码函数。

将分成个长度相等的子块，对每一个电子信息资源子块进行编码，那么可以得

（9）

式中，为电子信息资源的冗余集；为编码函数。

如果用户接收到电子信息资源的共享应答为，通过编码可以设计电子信息资源共享算法，表示为：

（10）

以上为利用了电子信息资源实时共享算法实现电子信息资源共享过程。

2 实验分析

2.1 搭建实验平台

为了验证前文所述方法在电子信息资源实时共享中的有效性，进行一次数据共享实验，搭建了电子信息资源共享的实验平台，其结构如图1所示。

2.2 设置相异度阈值

设置电子信息资源实时共享的相异度阈值，可以避免电子信息资源在实时共享中受到人工干预的影响，实验过程中相异度阈值的设置情况如图2所示。

图2 相异度阈值的设置

图2中，当共享时间为0～3 min时，相异度阈值为0，说明电子信息资源的共享时间在3 min内不会受到人工干预，当共享时间在3～8 min时，相异度阈值分别为0.5、0.7和1.0，说明电子信息资源共享时间超过3 min就会受到人工干预。

2.3 结果分析

为了验证前文所述方法在电子信息资源实时共享中的优越性，引入基于区块链与可信度函数的共享方法作对比，分别在无人工干预和有人工干预下，测试电子信息资源在共享时的利用率。无人工干预下，电子信息资源的利用率测试结果如图3所示。

图3 无人工干预下电子信息资源的利用率

根据图3的结果可知，在无人工干预下，采用基于区块链与可信度函数的共享方法时，电子信息资源的利用率在50%～80%之间，说明区块链与可信度函数结合之后，电子信息资源在共享中有出现丢包的现象，导致利用率偏低。而采用前述方法时，电子资源的利用率在90%以上，说明人工智能的模拟能够避免电子信息资源在共享中出现丢包，大大提高了电子信息资源的利用率。有人工干预下，电子信息资源利用率的测试结果如图4所示。

图4 有人工干预下电子信息资源利用率

根据图4的结果可知，在有人工干预的情况下，采用基于区块链与可信度函数的共享方法时，电子信息资源的利用率在50%～70%之间，原因是可信度函数无法保证电子信息资源共享的安全性，降低了电子信息资源的利用率。采用文中方法时，电子信息资源的利用率最高，在85%以上，说明人工智能能够提高电子信息资源的利用率，虽然有人工干预下的电子信息资源利用率小于无人工干预下的利用率，但是仍然可以保证电子信息资源的充分利用。

3 结束语

本文提出了基于人工智能的电子信息资源实时共享方法。在人工智能技术赋能下，采集电子信息资源，通过设计电子信息资源实时共享算法，实现电子信息资源的共享。通过实验测试发现，该方法在电子信息资源共享中，可以提高电子信息资源的利用率。鉴于人工智能容易导致电子信息资源在共享中出现噪声，在今后的研究中，希望可以将人工智能与小波去噪相结合，提高电子信息资源的共享性能。

参考文献

[1] 翟玲，沈思，程时星．云计算平台下电子信息资源均衡分配优化仿真[J]．计算机仿真，2019，36（7）：397-400，440．

[2] 魏丽娟．基于人工智能的电子信息资源实时存储方法[J]．信息记录材料，2022，23（8）：176-179．

[3] 周婷．基于区块链与可信度函数的电子加密信息上链存储方法[J]．电信科学，2023，39（7）：116-123．