翟东飞
中石化地球物理公司胜利分公司 山东 东营 257000
摘 要：在科学技术快速发展背景下，人工智能也逐渐发展起来。人工智能具有良好的灵活性与智能性。为了实现计算机网络使用的有效性，应该通过人工智能技术的运用，避免网络虚假数据的出现，提高网络信息资源处理的目的性、针对性，为网络信息资源的运用提供支持。基于此背景下，本文就对大数据背景下计算机网络中的人工智能运用相关内容展开分析，可供参阅。
关键词：大数据背景；计算机网络；人工智能
一、人工智能技术的概述
人工智能主要是通过计算机系统的运用，模仿人类行为方式、思维方式的一种全新的技术形式，这种技术具有较强的综合性。通过人工智能技术的使用可以发现，人工智能通过语言学、心理学以及哲学等知识的融合，可以提高人们对网络信息资源的处理能力，提高网络信息资源的使用水平。通过人工智能技术的使用，可以使机器对外部声音、图像反映等进行人类行为的模仿，满足人们对智能系统的使用需求。其工作原理是通过模拟人的思维，在信息和工作处理时转变思维，来满足人类信息处理想要的结果。
二、人工智能技术应用的策略
2.1在计算机网络系统管控和评价中的应用
有效利用专家知识库可以提高人工智能在计算机网络中的应用，因此构建专家知识库是非常重要的。运用人工智能，在不同领域里进行数据挖掘处理，累计相应的知识，解决难题。人工智能还具有推理和检索作用，在挖掘和整理数据的过程中可以进行科学的分析和推理，来解决出现的问题，使得人工智能在计算机网络系统管控和评价中的应用得到加强。其最佳评定为公式（1）。
f·（n+1）（1）
在公式（1）当中，h·（n+1）：有关网络节点（n+1）-g最短的应用途径，g·（n+1）：网络节点s-（n+1）最短的应用途径，其中（n≥1）。借助公式（1）通过人工智能在计算机网络系统管控和评价中的应用技术，能够高效解决人工智能出现的问题，使其发挥更好的优势。
2.2人工神经网络的运应用
通过对人工神经网络系统的分析可以发现，通过对项目数据资源的模拟，进行相关事件的处理，以实现人工神经网络的接受性、容错性。在人工神经系统与其他检测系统融合中，可以全面提升网络系统检测的有效性。因此在当前网络信息资源利用中，人工智能技术可以结合计算网络分析系统，进行自动化的数据操作，以提升网络信息的分辨率，提升数据使用的模拟性。而且，在人工神经智能技术运用中，通过并行系统的运用，可以在噪声以及畸变模型的状况下，构建成效性的数据检测方案，以保证网络信息资源使用的安全性，为大数据时代计算机网络技术中人工智能的应用提供参考。
2.3数据挖掘技术的应用
数据挖掘技术原理是对网络连接及主机会话进行全方位准确提取描述，并采用其技术性能对入侵计算机的规则进行学习，将入侵模式记录与自身数据库中。当计算机出现外来入侵时便可进行有效识别。
三、在网络安全防御的应用
网络技术的安全性是至关重要的。为了确保网络技术的安全性，我们可以进一步加强网络安全防御应用具体如图1所示。
图1人工智能在网络安全防御的应用
3.1入侵检测和智能防火墙技术的应用
入侵检测与计算机智能防火墙技术不仅属于人工智能的核心型技术，还属于计算机网络安全尤为重要的基础保障。这种技术的应用可以为资源数据在计算机网络系统中的完整性与安全性提供保障，智能防火墙技术在计算机中的运用可成功拦截没有任何价值的危害性信息，防止这些信息进入计算机系统，为内部系统造成破坏，进而保障计算机系统的安全性。入侵检测和智能防火墙技术可以在计算机系统内部建立自动防范功能，进而自动识别入侵计算机系统的木马病毒，并进行阻拦。所以在大数据时代背景下，此技术的在计算机中的应用既可以保障计算机网络系统的安全性，还能为计算机网络获得长远发展添砖加瓦。
3.2系统评价与网络管理
将人工智能技术应用到计算机网络管理工作中去，可以在专家知识库的基础上建立，专家知识库系统可以实现计算机网络技术的安全管理。因为计算机网络具有不确定性，因此在计算机管理工作中是有难度实施的，需要提高网络智能化的速度管理，进而为提升网络管理的质量提供基础。人工智能的重要组成部分是专家系统，各个专家的的经验和意见可以收录其中，如果在工作中出现问题可以拿出来分析与借鉴。专家系统评价和网络管理可以为提升计算机网络管理的效率和质量提供基础。
四、以智能考试系统为例，分析在计算机网络中人工智能的应用
本文以智能考试系统为例展开分析。自动考试过程中需对试卷质量提出多种要求，例如题量分配、试卷平均难度、题型结构、题型比例、知识点均匀分布等，在自动组卷过程中应最大限度保证用户需求，因此在智能考试系统中首先需建立控制指标相应状态空间D，D=[]。D中每行均由实体控制指标组成，指标构成结构主要有试题号、类型、章节、难度等级，通过计算机编码将其表示成为二进制形式。系统出题时并不会用到所有指标，D包含个体d_tar-get可表示为d_request及d_void，其中,d_request为试题要求指标，d_void为未要求指标，即：
d_tar-get：：=<d_request>：<d_void>
<d_request>：：={0，1}m
<d_void>：：={0，1}n
试题库[STK]所有试题都被输入相应属性，其产生形式为：
If<data>then
<model>
<data>：：={0，1，#}m（#表示0或1）
五、结语
总之，人工智能技术在计算机网络技术领域中的应用越发广泛，随着我国人工智能化的日益发展，计算机领域现已成为人工智能的载体，我国人民群众在应用互联网时可非常清晰地体会到人工智能为我们带来的优越性与便利。因此，相关研究人员更需要进一步地针对人工智能以及计算机网络技术进行推动，进而构建成人工智能化与计算机网络技术的良性循环与运用。
参考文献
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[2]张文娟，任晓霞.基于大数据时代计算机网络技术中人工智能的应用解析[J].电子测试，2019（18）：67-68.
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