SCI论文（www.lunwensci.com）:
摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能应运而生。智能家居、智能网络平台等智能产品已成为人们日常生活的重要组成部分。在大数据时代下，数据信息的捕捉和处理尤为重要。人工智能不仅能够获取各个数据平台上的数据信息，还能够将数据进行整合，并将数据有针对性地传送到相应的管理平台。人工智能的出现和使用为各个领域的发展提供了诸多的便利条件，也为计算机网络技术的发展和完善提供了新的契机。现阶段，人工智能主要在计算网络技术的安全管理、系统管理和系统评价中得到了广泛应用。本文基于现有的工作经验，从人工智能的相关概念出发，简述了人工智能在计算机网络技术中的应用，希望为相关学者的研究提供参考。
关键词：人工智能；计算机网络技术；应用
The Application Analysis of Artificial Intelligence in Computer Network Technology
An Ning1，Li Wenwen1，Wu Yibing2
(1.China Jiuquan Satellite Launch Center，Jiuquan Gansu，735750;2.Chinese People's Liberation Army6732 Force，Shaoyang Hunan，422000)
Abstract:With the continuous development of computer technology,artificial intelligence came into being.Smart home,intelligent network platform and other related technologies have become an important part of people's daily life.In the era of big data,the capture and processing of data information is particularly important.AI can not only obtain the data information on each data platform,but also integrate the data and transfer the data to the corresponding management platform.The emergence and use of artificial intelligence not only provide many convenient conditions for the development of various fields,but also provide new opportunities for the development and improvement of computer network technology.At present,artificial intelligence is widely used in security management,system management and system evaluation of computing network technology.Based on the existing work experience,starting from the related concepts of artificial intelligence,this paper briefly describes the application of artificial intelligence in computer network technology,hoping to provide reference for the research of relevant scholars.
Key words:artificial intelligence;computer network technology;application
一、引言
计算机网络技术是基于计算机技术衍生出的一种新型技术，与人们的日常生活及工作紧密相连，并在各个领域得到了广泛的应用。计算机网络技术通过捕捉数据、分析数据的方式，为人们的日常工作与生活提供相应的指导。随着人工智能的出现，人工智能逐渐与计算机网络技术融合起来。人工智能技术是一种新型的模拟技术，它可以模仿人类的思维和行为。人工智能的出现让计算机网络技术得以升级，让计算机网络技术更具智能化特征。
二、人工智能相关概述
(一)人工智能内涵
人工智能是综合计算机、算法、统计学等多学科知识，以计算机技术为基础发展起来的新型技术，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的应用程序的新学科。
(二)人工智能特征
人工智能具有交互性、智能性和服务性的特征。首先，人工智能具有交互性的特征。人工智能能够自主地捕捉相关的数据信息，并将数据进行分析和整理，反馈给相关人员。人们通过人工智能交互性特征，能够了解数据背后事物的运行规律[1]。
其次，人工智能具有智能性特征。人工智能能够模仿人类的思维，并且能够模仿人类的思维方式去思考问题。此外，人工智能中的专家系统就是基于专家的经验而建设起来的知识库。专家系统能够模拟专家的思维方式解决问题。人工智能运用智能化特征能够有效提高问题的解决效率。
最后，人工智能具有服务性特征。人工智能的出现就带有服务性质。人工智能不仅能服务于人们的日常生活，还能服务于各个工作领域。
三、人工智能在计算机网络技术中的意义
(一)降低模糊信息处理成本
在大数据时代背景下，人们在生产与生活中会产生很多模糊性信息。计算机网络技术对于模糊性与不确定信息的判断难度较大，处理成本较高。因此，人们需要借助人工智能处理模糊信息，并通过人工智能技术智能化地判断模糊信息的类型，以及模糊信息是否有效。这能有效降低模糊信息处理成本，提高计算机网络系统的运行效率。
(二)提升层次化管理能力
在传统计算机网络技术背景下，各个技术数据库采用分层管理的方式进行管理，独立性较强，且结构复杂，因此，技术数据库的管理难度相对较大。同时，每一层数据库都存在信息泄露与危险入侵的风险，在管理过程中，人们也需要采用逐层监测、独立管理的方式。但是，这种管理方式的效率相对较低，成效有待提高[2]。人们利用人工智能技术可以对技术数据库进行协同管理和分类管理。数据库的数据信息体量庞大，类型较多，每一种数据类型的处理方式也有所差异，因此需要借助人工智能技术对数据信息进行分类和管理。分类管理主要包括风险识别、信息监测等管理方式。工作人员要在保证数据安全性的前提下，将数据信息合理地应用到相关领域。同一个数据库的各类数据信息具有一定的连接性。因此，智能化信息在分类管理的前提下，还要进行协同管理，让各个数据信息之前相互配合，进而有效提高计算机网络技术的管理能力。(三)独具学习和思维能力
传统的计算机网络技术缺乏一定的学习能力，因此，计算机网络系统的数据库需要依靠人工进行补充。比如，当外部信息发生变化后，需要工作人员将信息手动录制到计算机网络系统中，这种信息更新方式速度相对较慢，更新的信息存在一定的滞后性。人工智能具有学习性特征，当人工智能被应用于计算机网络系统后，计算机系统可以对外界的数据和信息进行学习和识别，并将所学的知识更新至相应的数据库，进而提高计算机网络技术的应用性能。同时，人工智能具有独特的运算方式，以及对外界事物加以评判的能力。这不仅能够提高计算机网络技术的安全性，还能提高计算机网络的运行效率。
(四)降低数据整合成本
传统数据整合模式主要采用人工方式及借助计算机设备完成数据整合工作。这种整合方式虽然能够取得一定的工作成效。但是随着数据量的不断增加，单纯利用人工计算机设备进行整合的方式难以满足现有的工作需求，而且人工整合容易出现数据遗漏、整合误差问题。在大数据时代背景下，计算机网络技术需要处理的数据较多。但是，在人工智能得到广泛应用之后，计算机系统能够自动对数据信息进行识别和整理。这不仅能够提高数据整合速度，还能够降低数据整合成本。
四、人工智能在计算机网络技术中的应用
(一)在计算机网络安全管理中的应用
1.规则产生专家系统
规则产生的专家系统主要应用于入侵检测系统。专家系统是以专家的经验为基础而构建的数据库。专家经验就是专家基于系统入侵而形成的经验。计算机网络安全管理人员会收集各个专家关于入侵检测系统的建议，然后将专家的建议整理成数据并形成数据库。安全管理人员将数据以编码的形式输入人工智能规则产生专家系统后，人工智能就能够根据数据库的运行逻辑判断外界因素是否属于危险性因素[3]。规则产生专家系统的底层逻辑是借助大数据对外界的情况进行判断。如果判断为非风险，就允许外界因素进入；如果判断为风险，就禁止外界因素进入，并发出警告，进而维护计算机网络系统的安全。管理人员将人工智能应用到计算机网络安全管理，能够有效提高网络安全管理的智能性和科学性。但是，随着黑客技术的不断发展，外界入侵因素的种类越来越多。因此，安全管理人员需要不断更新数据信息、完善专家数据库，为人工智能发挥效用提供数据支持。
2.人工神经网络技术
传统计算机网络技术的灵活性相对较弱，环境适应能力较差。人工神经网络技术的应用能够有效提高计算机网络技术的智能性和安全性。人工神经网络技术是以计算机网络技术为基础，通过模仿人的思维方式解决问题的一种新兴技术，也是当前生物、数学、计算机等学科的研究热点。人工神经网络技术具备一定的思维模仿能力，能够对外界的事物进行灵活的判断。从整体上看，该技术的灵活性较强，具有一定的容错性。很多领域会涉及图像识别技术与声音录入技术，但是，受外部环境的影响，识别和录入存在准确度较低的问题[4]，比如，在噪声环境下就很难精确录入相关信息。人工神经网络技术能够准确地识别和保护重点信息，录入有用信息，进而为人们的日常生活提供便利。工作人员在人工智能系统中录入相应的指令，这部分指令就是信息识别的标准，人工网络技术就可以根据系统中的标准判断外界信息是否有用。
3.数据挖掘技术
数据挖掘技术主要体现为人工智能的学习特征。计算机网络技术面临的环境相对复杂。因此，安全管理人员无法完全预测外部的环境变化，这就需要人工智能自觉地挖掘数据，并学习相应数据，主动识别危险因素。在这一过程中，数据挖掘技术能为人工智能学习能力的提升提供技术支撑。数据挖掘技术是指，在计算机网络系统运行过程中，人工智能能够实时识别和捕捉外来未知数据，并将其记录，然后将未知数据纳入相应的数据库的技术。当相同的数据再次入侵时，人工智能就会阻挡此类未知数据的入侵，进而有效提升计算机网络的安全系数，减轻工作人员的数据挖掘压力，提高工作效率。
4.自治AGENT技术
自治AGENT技术是计算机网络技术中一项重要的数据收集和分析技术。在大数据时代下，数据的收集和分析尤为重要。自治AGENT技术不仅能够记录数据，还能够捕捉数据。此外，自治AGENT技术对环境的适应能力相对较强，能够不受外界环境的影响独立运行。因此，自治AGENT技术是计算机网络技术中的一项重要技术，并且与人们的日常生活息息相关。比如，自治AGENT技术能够捕捉人们的搜索信息，对日常搜索信息进行整合，并在后期为人们精准推荐相应商品。
5.在安全管理中其他方面的应用
随着人工智能在计算机网络系统技术中的应用日益广泛，人工智能在其他安全管理层面也发挥着重要作用。首先，人工智能具有智能防火墙技术。人工智能技术能够通过自身的智能化识别功能识别外界的危险信息和病毒信息，并对信息进行拦截。其次，人工智能具有反垃圾软件技术。在计算机网络时代背景下，部分用户在下载软件的过程中会链接到其他垃圾软件[5]。这部分软件可能潜藏一定的病毒，威胁用户计算机系统的安全。人工智能技术具有反垃圾软件的性能，不仅可以帮助用户识别垃圾软件，还能使用户避免在下载软件的过程中无意识地下载其他软件。再次，人工智能能够根据邮件的内容对邮件进行分类和清理，这在一定程度上提高了计算机网络的安全性。最后，人工智能具有智能反馈技术[6]。人工智能在外界因素入侵的过程中会自动阻拦危险因素，然后将此部分因素进行标记和整理，让用户加以防范，保障用户安全。(二)在系统管理和评价中的应用
1.在问题求解技术中的应用
人工智能主要是依据f*{n}=g*{n}+h*{n}在给定条件的前提下探究问题解决路径。在问题求解技术应用过程中，人工智能技术可以针对某一项问题探索和推理多条解决路径，然后将解决路径进行对比，找出最优路径，进而提高解决问题的效率。
2.专家知识库技术的应用
专家知识库技术是基于专家系统完成系统的管理和评价工作的技术。首先，在建设专家系统时，研究人员需要将专家的知识、经验等整合成数据信息并录入系统作为储备数据，为后续的系统管理和评价奠定基础。同时，除储备专家知识、经验外，系统在运行过程中还会自主学习新的知识，并将新的知识累积到知识库中，进而扩大专家知识库技术的应用范围。
五、结语
随着人工智能技术的不断发展，人工智能在计算机网络技术中的应用范围越来越广。但是，在应用人工智能时，相关人员需要结合计算机网络技术的实际情况及未来发展需求优化与升级人工智能。让人工智能更符合计算机网络技术的应用方向，为各个领域提供更多便利。
【参考文献】
[1]熊燕.人工智能在计算机网络技术中的运用分析[J].电脑编程技巧与维护，2020(6).
[2]马志广.对人工智能在计算机网络技术中的应用探析[J].中小企业管理与科技，2021(3).
[3]李燕.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].无线互联科技，2021(14).
[4]杨文福，饶军辉.人工智能在计算机网络技术中的应用解析[J].黑龙江科技信息，2020(1).
[5]严坤.人工智能在计算机网络技术中的应用探析[J].科技经济导刊，2020(04).
[6]熊亿.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用分析[J].造纸装备及材料，2021(1).
关注SCI论文创作发表，寻求SCI论文修改润色、SCI论文代发表等服务支撑，请锁定SCI论文网！
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/jisuanjilunwen/47546.html
