大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用

摘要：人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在大数据时代的背景下，人工智能技术与计算机网络的融合发展成为了信息技术领域一个新的研究热点。探讨人工智能在计算机网络技术中的应用及其带来的影响，深入分析人工智能在网络技术中的应用场景，以及下一代网络技术的发展方向，对人工智能时代计算机网络技术的发展和应用具有理论指导和实践意义。

关键词：大数据时代计算机网络技术性能优化网络管理

TheApplicationofArtificialIntelligenceinComputerNetworkTechnologyintheEraofBigData

LINJiaquan

GuizhouVocationalCollegeofEconomicandBusiness，Duyun，GuizhouProvince，558002China

Abstract：ArtificialIntelligence（AI）isabranchofComputerScience，andresearchinthisfieldincludesrobotics， languagerecognition，imagerecognition，naturallanguageprocessing，andexpertsystems.Inthecontextofthebigdataera，theintegrationanddevelopmentofAItechnologyandcomputernetworkshavebecomeanewresearchhotspotinthefieldofinformationtechnology.ThearticleexplorestheapplicationofAIincomputernetworktechnologyanditsimpact，deeplyanalyzestheapplicationscenariosofAIinnetworktechnology，aswellasthedevelopmentdirectionofnext-generationnetworktechnology，whichhastheoreticalguidanceandpracticalsignificanceforthedevelopmentandapplicationofcomputernetworktechnologyintheeraofAI.

KeyWords：Theeraofbigdata;Computernetworktechnology;Performanceoptimization;Networkmanagement

对人工智能在网络管理和网络安全领域应用进行研讨，从现实意义出发，对其如何通过智能化数据处理和模式识别来有效提升网络的自我管理能力和安全性能等问题进行了剖析。结合大量实际案例的分析，对人工智能技术在优化网络性能，提高资源利用率等方面的巨大潜能进行了展示。

1大数据和人工智能概述

在信息爆炸的时代，数据越来越多，这些数据中蕴含了大量有价值的信息，如何挖掘这些数据中的价值是现代社会面临的重要课题。人工智能是计算机科学、心理学、哲学和语言学等多学科交叉的新兴学科[1]。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以预计，随着计算机硬件和软件技术以及网络技术的不断发展，人工智能将在越来越多学科领域得到广泛应用。目前，人工智能领域最热门的研究是机器学习和深度学习。机器学习是从数据中发现模式和规律，并基于这些模式和规律做出预测和决策。深度学习是指使用深度神经网络处理图像、语音、自然语言等数据，可以将复杂问题拆解为更小更简单问题。目前深度学习已经成为人工智能研究领域最活跃的方向之一。机器学习是通过数据集来学习模型和算法。深度学习使用监督学习或无监督学习来进行数据增强和数据补全。在训练数据集上完成一次训练后，机器学习算法就可以在新数据上进行预测或分类。深度学习可以从大量的训练数据中提取知识，并能利用这些知识进行预测或分类。

人工智能技术包括感知、理解、决策与行动4个关键部分，分别是机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。其中，机器学习是人工智能技术中最核心的部分之一。在人工智能领域中，机器学习是指通过训练大量的数据来完成对算法性能指标的评估。例如：监督学习算法就是通过已知数据来进行预测。深度学习是机器学习中重要组成部分，可以对图像或语音进行分类和识别；自然语言处理是指通过机器翻译、语音识别和语义分析等技术将自然语言转化为计算机能理解的形式。

2人工智能在网络管理中的应用

2.1自动化网络配置与管理

自动化网络配置与管理是随着网络复杂性的日益增长显得尤为重要的。传统的网络管理以大量的人工干预为前提，不仅效率低下而且容易出错。而应用人工智能技术在自动化网络配置与管理上则能大大提高办事效率并提高精确度。运用先进的机器学习算法，使网络达到自我配置、自我优化、自我诊断和自我修复的目的[2]。

、人工智能技术使网络管理工作变得更为智能高效，不仅使网络运维成本大大降低，而且通过提供更为稳定可靠的网络服务，为用户带来了实实在在的便利和好处。随着人工智能技术的不断进步，今后网络管理工作将向自动化智能化方向发展，使网络系统能够更灵活地适应各种复杂多变的网络环境和用户需求，未来网络管理工作将会变得更加智能高效。

2.2智能故障检测与自我修复

网络系统的稳定性是网络管理中的另一项关键任务。传统的故障检测往往依赖于网络管理员的经验和直觉，这种方法不仅耗时而且效率低下。随着人工智能的引入，智能故障检测与自我修复技术应运而生，这些技术能够大幅提高网络故障处理的速度和准确性[3]。网络故障诊断的主要方法包括基于硬件的诊断工具、基于软件的诊断工具和人工智能诊断技术等。其中，基于人工智能的诊断技术已成为当前研究的热点。

3人工智能在无线网络技术中的应用

3.1无线网络中的信道分配

信道分布在无线网络技术的应用中尤为重要，它对网络的通信质量和效率有着直接的影响。传统的渠道分配方式，往往是在缺乏适应环境变化能力的情况下，以固定的策略为基础的。人工智能提供了一个全新的视角来解决这个问题，尤其是机器学习技术的引入。人工智能算法能够动态地调整信道分配策略，以适应网络条件的实时变化[4]，通过对网络状态、用户需求和环境信息的收集和分析。

通过对大量历史数据的学习，对网络负载和用户行为进行预测，以深度学习为核心的频道分发模型可以实现更精准的频道资源分发。例如：通过分析时域和频域特征的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）模型，可以对无线网络中的干扰方式进行有效的识别和预测，然后对信号的传输和接收进行优化。

3.2蜂窝网络的智能优化

蜂窝网络是无线网络技术中的一个重要组成部分，它的优化已经成为提升移动通信体验的关键因素之一，而人工智能的应用于蜂窝网络的优化上，主要表现在网络规划资源管理、故障检测以及恢复3个方面的利用上，借助人工智能算法，可实现蜂窝网络的动态配置和智能管理，对网络的性能和用户体验进行有效的促进和提升。在网络规划方面，通过分析用户分布和流量数据，人工智能算法能够指导基站的选址和参数配置，以及天线的布局，实现网络覆盖的最优化，从而在满足用户覆盖需求的同时，降低建设成本。例如：采用遗传算法对基站的位置进行迭代优化，能够取得较好的成绩。通过这种方式，网络的覆盖面能够得到最大程度的提高，有效降低了成本。

在网络资源管理上，通过实时监控网络状态智能地调配频谱功率等关键资源，利用多目标优化理论最大限度地满足用户要求的同时，以最小化的能源消耗为目标，实现蜂窝网络的绿色通信，而不会因此产生任何资源浪费现象。此外，在蜂窝网络的故障检测与恢复方面，人工智能也扮演着举足轻重的角色。运用机器学习技术，对故障模式进行迅速的识别并实施相应的恢复措施来保障网络的稳定运行，如流量重定向，从而达到故障排除的目的。

3.3物联网（IOT）网络管理

作为现代社会的重要组成部分，物联网（InternetofThings，IOT）在网络管理方面的智能化成为研究热点。物联网设备所产生的数据量巨大，在大数据时代的背景下，对网管的要求也更高。在设备识别、数据处理、网络优化等诸多方面都体现了人工智能在IOT网络管理中的应用。人工智能技术可以通过对数据模式的分析，对数No1RX++dV/Jb/+/gyCXwvw==以千计的物联网设备进行准确的区分和管理。例如：使用支援向量机（SupportVectorMachines，SVM）算法可以有效辨识装置种类，而以神经网络为基础的算法则可以实时监控装置状态。人工智能算法能够在对海量的IOT数据进行加工分析时，挖掘出数据的价值，从而提供个性化服务给最终用户。如应用聚类分析和关联规则挖掘算法来从众多的IOT设备数据中识别出有用的信息和模式等，就能提供更加精准可靠的服务。例如：通过对传感器数据的收集和分析，就能对工业过程进行实时监控和调整[5]。人工智能技术能够在网络层面进行智能调整，如路由选择、负载均衡等，从而提高网络的稳定性和传输效率。深度强化学习算法能够在复杂的网络环境中自主学习最优的网络配置策略，实现对IOT网络的高效管理。

4未来趋势

在高速发展的人工智能和大数据时代背景下，下一代网络技术朝着更加智能化的网络架构演进，这是随着时代前进的必然趋势。在这一阶段的发展中，网络技术将在多个维度上发生革命性的变化，不仅是网络的传输和处理效能的提高，而且包括网络的自适应能力、资源分配的智能化水平、跨平台协同能力的增强等几个方面。因此，在研究下一代网络技术的发展方向时，需要重点关注几个关键方面。要深入挖掘人工智能和大数据对下一代网络技术的影响。网络的自我学习能力将是今后核心竞争力的所在。在应用人工智能算法进行自我学习的过程中，网络将具有自我优化、自我诊断以及自我修复的能力，使网络的运行效率得到很大的提高，稳定性得到很大的增强。例如：预测性分析的流量管理系统可以通过实时调整网络资源分配策略来有效减轻网络拥塞现象提高数据传输速度。所以，网络的自我学习能力是当前网络技术发展的重点。当今的网络安全防范工作越来越依赖于智能化技术，网络安全系统的构成不再是单纯的防火墙与入侵检测系统的结合体。它将动态防御与主动预警相结合，依靠机器学习，分析历史攻击模式与实时监控网络流量的异常。依靠人工智能技术快速识别潜在的安全威胁，然后迅速采取相应的防御措施[6]。

5结语

综上所述，研究结论是通过人工智能在大数据时代计算机网络技术中的应用而提出的。人工智能技术的应用使数据处理能力、管理效率和计算机网络的安全性能都得到了很大的提升。在网络管理方面，自动化的配置管理和智能故障检测通过机器学习和深度学习技术得以实现，网络稳定性和响应速度大大提高。在WebSecurity领域，AI技术可以对潜在威胁进行有效的识别和防御，并构建一个更强有力的安全防御系统。在性能优化方面，网络的性能和服务质量通过对网络流量的智能分析和资源分配进行了优化。同时，在信道分布、频谱资源管理等方面，人工智能在无线网络技术的应用显示出广阔的前景。

参考文献

• 郭斌，刘思聪，刘琰，等.智能物联网：概念、体系架构与关键技术[J].计算机学报，2023，46（11）：2259-2278.

[2]王彦峰，陈锟，王兴华.基于人工智能算法的能量高效分簇路由协议[J].计算机工程与设计，2023，44（12）：3592-3598.

[3]董永杰.基于大数据技术的计算机网络信息安全策略分析[J].电子技术，2024，53（1）：61-63.

[4]马平川，张会庆.支持Scratch人工智能插件的可编程机器人[J].计算机应用与软件，2022，39（3）：346-349.

[5]许勇，倪宏，朱小勇.信息中心网络多路径传输技术研究综述[J].网络新媒体技术，2023，12（6）：1-9+20.

[6]曾英佩.结合系统工具及ChatGPT等大语言模型的操作系统教学探索[J].计算机时代，2023（12）：201-204.