魏莹莹 常东 李晓妞
华北理工大学 管理学院
华北理工大学 人工智能学院
华北理工大学 电气工程学院 063210
摘要：近年来，计算机建设得到了快速发展，人工智能是当今社会的一种新产品。它的目的是模仿人类的思维和行为方式，并在此基础上，在非常困难的高精度任务中取代人类。人工智能在计算机网络中的应用越来越广泛，在当今社会发挥着重要作用。它还在生活的各个方面发挥着非常重要的作用，并为社会教育的发展和进步作出贡献。本文分析了人工智能在计算机网络技术中的应用，并对相关人员的工作和研究进行了回顾。
关键词：人工智能；计算机网络技术；应用
引言
随着大型数据时代的到来，如何在海量数据中找到必要、关键和有用的数据值得思考。所以要考虑到人工智能和计算机网络技术在数据时代的重要性。
1人工智能在计算机网络技术中的应用概述
1.1人工智能概述
人工智能也可以称为智能机械,即类似于人类的智能,从而取代人类在高风险、艰难和复杂的任务。随着人工智能的发展，人工智能逐渐被引入计算机网络技术的实践中。因此，人工智能和计算机网络技术的实际应用是非常可能的。这个项目的可行性主要体现在以下几个方面。首先，它在处理不确定的信息方面具有特殊的优势，不仅因为它有效地连接了系统的资源，而且因为它能够有效地处理和提供信息。其次，它在写作方面也有很大的优势。整合和利用相关资源，实现共享和传播效果。因此，将人工智能应用于计算机网络技术可以更快、更有效地处理信息。
1.2计算机网络技术发展的问题
在数据海量储存时代，网络资源的收集变得非常重要和困难，网络数据的碎片化是显而易见的。传统的计算机技术虽然只允许对数据进行简单的逻辑分析和处理，但不允许对数据进行精确的识别，以确保其真实性和准确性。与此同时，对数据要求高的客户也有负面影响。这对信息使用者和技术发展都有不利影响。因此，技术智能尤其重要。
2人工智能应用于计算机网络技术的意义
降低模糊信息处理成本。计算机网络技术运行的关键是提高其运行效率，而模糊信息的处理由于其模糊性和不确定性而变得困难。在人工智能技术中使用模糊逻辑理论可以有效地处理模糊信息，提高系统的运行效率，同时降低成本。提高分层管理能力。传统计算机网络技术数据库的构建更加复杂，网络信息更加难以理解，系统结构更加复杂，管理更加困难。传统的信息管理是基于一层一层的控制方法，因此每一层都需要监控，管理能力较弱。人工智能技术的应用使不同层次的合作成为可能，除了分类管理之外，还提高了系统的管理和监督能力。独特的学习和思考能力。人工智能的基本原理是它可以通过模拟人类思维来处理不确定的信息，从而管理安全。
3人工智能在计算机网络管理中的应用
3.1专家系统数据库
专家系统是人工智能技术的重要组成部分。设有专家数据库系统使用了专家的知识、经验和推理的方法,通过互联网技术实现已知专家存储在数据库中,然后通过人工智能技术对这些不同层次的内容能够转化为简单的程序,高级专家系统的经验继续用于优化应用计算机网络系统的工作、网络管理和有效评价。专家系统数据库是最常用的计算机网络系统。可以说，它是智能技术和计算技术结合的完美产物。不仅弥补了缺口,传统数据库数据的处理方面,人工智能的逻辑推理和数据处理方面,而且还提高了劳动生产率和数据库的存储空间是一个专家系统的计算机网络管理系统的重要组成部分。
3.2人工智能解答
这些技术也在计算机网络中广泛使用，主要是为了回答与计算机有关的问题。用户：一当用户给出具体条件时，人工智能解决方案可以自动搜索最适合于因特网与以前的答复相比，一个手动智能响应需要一个相对简单的控制，以便能够进行进一步的检查，分析和处理该自行检索的内容，以找到用户所需的信息。减少搜索信息的时间和提高搜索效率。
3.3在计算机网络安全管理中的应用
没有计算机的支持，人们无法工作、学习和生活，计算机的发展给人们带来了很多便利，但也存在网络安全问题。人工智能的应用可以提高计算机网络安全管理的质量，最大限度地保证用户信息的安全。人工智能在网络安全管理中的应用主要包括智能防火墙技术、入侵检测技术和智能反垃圾邮件技术。防火墙技术的智能网络活动是提取特征值来计算概率,一个分析和计算机处理数据,以加强拦截不明网页的访问控制网信息的获取和有效防止病毒进入电脑系统。此外，通过保护网络站点不受黑客攻击，可以有效地管理内部本地网络。入侵检测技术对于确保计算机网络的安全至关重要。数据分类最能说明计算机网络的安全性。入侵检测技术对网络中的信息进行分类，及时过滤可疑信息，并将结果传达给用户。入侵检测技术应在网络正常运行的条件下使用。它主要用于保护网络免受外部攻击。
结语
总之，计算机网络技术的不断发展带来了大量的数据，这些数据并不是全部都是我们所需要的。我们需要通过大数据分析技术找到有用和有价值的数据，实现智能决策。大数据分析需要智能语义分析技术，这是人工智能的一个重要分支。智能语义分析涉及到很多内容。因此，在大数据时代，大数据分析需要智能语义分析技术，以计算机网络技术和人工智能技术为基础，在现有环境的基础上，以人工智能为主，充分发挥计算机海量数据的优势网络化，并通过机器学习等算法实现对智能化趋势的分析和判断。
参考文献
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