大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的應用

摘要：人工智能是計算機科學的一個分支，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。在大數(shù)據(jù)時代的背景下，人工智能技術與計算機網(wǎng)絡的融合發(fā)展成為了信息技術領域一個新的研究熱點。探討人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的應用及其帶來的影響，深入分析人工智能在網(wǎng)絡技術中的應用場景，以及下一代網(wǎng)絡技術的發(fā)展方向，對人工智能時代計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展和應用具有理論指導和實踐意義。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)時代計算機網(wǎng)絡技術性能優(yōu)化網(wǎng)絡管理

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

對人工智能在網(wǎng)絡管理和網(wǎng)絡安全領域應用進行研討，從現(xiàn)實意義出發(fā)，對其如何通過智能化數(shù)據(jù)處理和模式識別來有效提升網(wǎng)絡的自我管理能力和安全性能等問題進行了剖析。結合大量實際案例的分析，對人工智能技術在優(yōu)化網(wǎng)絡性能，提高資源利用率等方面的巨大潛能進行了展示。

1大數(shù)據(jù)和人工智能概述

在信息爆炸的時代，數(shù)據(jù)越來越多，這些數(shù)據(jù)中蘊含了大量有價值的信息，如何挖掘這些數(shù)據(jù)中的價值是現(xiàn)代社會面臨的重要課題。人工智能是計算機科學、心理學、哲學和語言學等多學科交叉的新興學科[1]。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以預計，隨著計算機硬件和軟件技術以及網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展，人工智能將在越來越多學科領域得到廣泛應用。目前，人工智能領域最熱門的研究是機器學習和深度學習。機器學習是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律，并基于這些模式和規(guī)律做出預測和決策。深度學習是指使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡處理圖像、語音、自然語言等數(shù)據(jù)，可以將復雜問題拆解為更小更簡單問題。目前深度學習已經(jīng)成為人工智能研究領域最活躍的方向之一。機器學習是通過數(shù)據(jù)集來學習模型和算法。深度學習使用監(jiān)督學習或無監(jiān)督學習來進行數(shù)據(jù)增強和數(shù)據(jù)補全。在訓練數(shù)據(jù)集上完成一次訓練后，機器學習算法就可以在新數(shù)據(jù)上進行預測或分類。深度學習可以從大量的訓練數(shù)據(jù)中提取知識，并能利用這些知識進行預測或分類。

人工智能技術包括感知、理解、決策與行動4個關鍵部分，分別是機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。其中，機器學習是人工智能技術中最核心的部分之一。在人工智能領域中，機器學習是指通過訓練大量的數(shù)據(jù)來完成對算法性能指標的評估。例如：監(jiān)督學習算法就是通過已知數(shù)據(jù)來進行預測。深度學習是機器學習中重要組成部分，可以對圖像或語音進行分類和識別；自然語言處理是指通過機器翻譯、語音識別和語義分析等技術將自然語言轉化為計算機能理解的形式。

2人工智能在網(wǎng)絡管理中的應用

2.1自動化網(wǎng)絡配置與管理

自動化網(wǎng)絡配置與管理是隨著網(wǎng)絡復雜性的日益增長顯得尤為重要的。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡管理以大量的人工干預為前提，不僅效率低下而且容易出錯。而應用人工智能技術在自動化網(wǎng)絡配置與管理上則能大大提高辦事效率并提高精確度。運用先進的機器學習算法，使網(wǎng)絡達到自我配置、自我優(yōu)化、自我診斷和自我修復的目的[2]。

、人工智能技術使網(wǎng)絡管理工作變得更為智能高效，不僅使網(wǎng)絡運維成本大大降低，而且通過提供更為穩(wěn)定可靠的網(wǎng)絡服務，為用戶帶來了實實在在的便利和好處。隨著人工智能技術的不斷進步，今后網(wǎng)絡管理工作將向自動化智能化方向發(fā)展，使網(wǎng)絡系統(tǒng)能夠更靈活地適應各種復雜多變的網(wǎng)絡環(huán)境和用戶需求，未來網(wǎng)絡管理工作將會變得更加智能高效。

2.2智能故障檢測與自我修復

網(wǎng)絡系統(tǒng)的穩(wěn)定性是網(wǎng)絡管理中的另一項關鍵任務。傳統(tǒng)的故障檢測往往依賴于網(wǎng)絡管理員的經(jīng)驗和直覺，這種方法不僅耗時而且效率低下。隨著人工智能的引入，智能故障檢測與自我修復技術應運而生，這些技術能夠大幅提高網(wǎng)絡故障處理的速度和準確性[3]。網(wǎng)絡故障診斷的主要方法包括基于硬件的診斷工具、基于軟件的診斷工具和人工智能診斷技術等。其中，基于人工智能的診斷技術已成為當前研究的熱點。

3人工智能在無線網(wǎng)絡技術中的應用

3.1無線網(wǎng)絡中的信道分配

信道分布在無線網(wǎng)絡技術的應用中尤為重要，它對網(wǎng)絡的通信質量和效率有著直接的影響。傳統(tǒng)的渠道分配方式，往往是在缺乏適應環(huán)境變化能力的情況下，以固定的策略為基礎的。人工智能提供了一個全新的視角來解決這個問題，尤其是機器學習技術的引入。人工智能算法能夠動態(tài)地調整信道分配策略，以適應網(wǎng)絡條件的實時變化[4]，通過對網(wǎng)絡狀態(tài)、用戶需求和環(huán)境信息的收集和分析。

通過對大量歷史數(shù)據(jù)的學習，對網(wǎng)絡負載和用戶行為進行預測，以深度學習為核心的頻道分發(fā)模型可以實現(xiàn)更精準的頻道資源分發(fā)。例如：通過分析時域和頻域特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）模型，可以對無線網(wǎng)絡中的干擾方式進行有效的識別和預測，然后對信號的傳輸和接收進行優(yōu)化。

3.2蜂窩網(wǎng)絡的智能優(yōu)化

蜂窩網(wǎng)絡是無線網(wǎng)絡技術中的一個重要組成部分，它的優(yōu)化已經(jīng)成為提升移動通信體驗的關鍵因素之一，而人工智能的應用于蜂窩網(wǎng)絡的優(yōu)化上，主要表現(xiàn)在網(wǎng)絡規(guī)劃資源管理、故障檢測以及恢復3個方面的利用上，借助人工智能算法，可實現(xiàn)蜂窩網(wǎng)絡的動態(tài)配置和智能管理，對網(wǎng)絡的性能和用戶體驗進行有效的促進和提升。在網(wǎng)絡規(guī)劃方面，通過分析用戶分布和流量數(shù)據(jù)，人工智能算法能夠指導基站的選址和參數(shù)配置，以及天線的布局，實現(xiàn)網(wǎng)絡覆蓋的最優(yōu)化，從而在滿足用戶覆蓋需求的同時，降低建設成本。例如：采用遺傳算法對基站的位置進行迭代優(yōu)化，能夠取得較好的成績。通過這種方式，網(wǎng)絡的覆蓋面能夠得到最大程度的提高，有效降低了成本。

在網(wǎng)絡資源管理上，通過實時監(jiān)控網(wǎng)絡狀態(tài)智能地調配頻譜功率等關鍵資源，利用多目標優(yōu)化理論最大限度地滿足用戶要求的同時，以最小化的能源消耗為目標，實現(xiàn)蜂窩網(wǎng)絡的綠色通信，而不會因此產生任何資源浪費現(xiàn)象。此外，在蜂窩網(wǎng)絡的故障檢測與恢復方面，人工智能也扮演著舉足輕重的角色。運用機器學習技術，對故障模式進行迅速的識別并實施相應的恢復措施來保障網(wǎng)絡的穩(wěn)定運行，如流量重定向，從而達到故障排除的目的。

3.3物聯(lián)網(wǎng)（IOT）網(wǎng)絡管理

作為現(xiàn)代社會的重要組成部分，物聯(lián)網(wǎng)（InternetofThings，IOT）在網(wǎng)絡管理方面的智能化成為研究熱點。物聯(lián)網(wǎng)設備所產生的數(shù)據(jù)量巨大，在大數(shù)據(jù)時代的背景下，對網(wǎng)管的要求也更高。在設備識別、數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡優(yōu)化等諸多方面都體現(xiàn)了人工智能在IOT網(wǎng)絡管理中的應用。人工智能技術可以通過對數(shù)據(jù)模式的分析，對數(shù)No1RX++dV/Jb/+/gyCXwvw==以千計的物聯(lián)網(wǎng)設備進行準確的區(qū)分和管理。例如：使用支援向量機（SupportVectorMachines，SVM）算法可以有效辨識裝置種類，而以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的算法則可以實時監(jiān)控裝置狀態(tài)。人工智能算法能夠在對海量的IOT數(shù)據(jù)進行加工分析時，挖掘出數(shù)據(jù)的價值，從而提供個性化服務給最終用戶。如應用聚類分析和關聯(lián)規(guī)則挖掘算法來從眾多的IOT設備數(shù)據(jù)中識別出有用的信息和模式等，就能提供更加精準可靠的服務。例如：通過對傳感器數(shù)據(jù)的收集和分析，就能對工業(yè)過程進行實時監(jiān)控和調整[5]。人工智能技術能夠在網(wǎng)絡層面進行智能調整，如路由選擇、負載均衡等，從而提高網(wǎng)絡的穩(wěn)定性和傳輸效率。深度強化學習算法能夠在復雜的網(wǎng)絡環(huán)境中自主學習最優(yōu)的網(wǎng)絡配置策略，實現(xiàn)對IOT網(wǎng)絡的高效管理。

4未來趨勢

在高速發(fā)展的人工智能和大數(shù)據(jù)時代背景下，下一代網(wǎng)絡技術朝著更加智能化的網(wǎng)絡架構演進，這是隨著時代前進的必然趨勢。在這一階段的發(fā)展中，網(wǎng)絡技術將在多個維度上發(fā)生革命性的變化，不僅是網(wǎng)絡的傳輸和處理效能的提高，而且包括網(wǎng)絡的自適應能力、資源分配的智能化水平、跨平臺協(xié)同能力的增強等幾個方面。因此，在研究下一代網(wǎng)絡技術的發(fā)展方向時，需要重點關注幾個關鍵方面。要深入挖掘人工智能和大數(shù)據(jù)對下一代網(wǎng)絡技術的影響。網(wǎng)絡的自我學習能力將是今后核心競爭力的所在。在應用人工智能算法進行自我學習的過程中，網(wǎng)絡將具有自我優(yōu)化、自我診斷以及自我修復的能力，使網(wǎng)絡的運行效率得到很大的提高，穩(wěn)定性得到很大的增強。例如：預測性分析的流量管理系統(tǒng)可以通過實時調整網(wǎng)絡資源分配策略來有效減輕網(wǎng)絡擁塞現(xiàn)象提高數(shù)據(jù)傳輸速度。所以，網(wǎng)絡的自我學習能力是當前網(wǎng)絡技術發(fā)展的重點。當今的網(wǎng)絡安全防范工作越來越依賴于智能化技術，網(wǎng)絡安全系統(tǒng)的構成不再是單純的防火墻與入侵檢測系統(tǒng)的結合體。它將動態(tài)防御與主動預警相結合，依靠機器學習，分析歷史攻擊模式與實時監(jiān)控網(wǎng)絡流量的異常。依靠人工智能技術快速識別潛在的安全威脅，然后迅速采取相應的防御措施[6]。

5結語

綜上所述，研究結論是通過人工智能在大數(shù)據(jù)時代計算機網(wǎng)絡技術中的應用而提出的。人工智能技術的應用使數(shù)據(jù)處理能力、管理效率和計算機網(wǎng)絡的安全性能都得到了很大的提升。在網(wǎng)絡管理方面，自動化的配置管理和智能故障檢測通過機器學習和深度學習技術得以實現(xiàn)，網(wǎng)絡穩(wěn)定性和響應速度大大提高。在WebSecurity領域，AI技術可以對潛在威脅進行有效的識別和防御，并構建一個更強有力的安全防御系統(tǒng)。在性能優(yōu)化方面，網(wǎng)絡的性能和服務質量通過對網(wǎng)絡流量的智能分析和資源分配進行了優(yōu)化。同時，在信道分布、頻譜資源管理等方面，人工智能在無線網(wǎng)絡技術的應用顯示出廣闊的前景。

參考文獻

• 郭斌，劉思聰，劉琰，等.智能物聯(lián)網(wǎng)：概念、體系架構與關鍵技術[J].計算機學報，2023，46（11）：2259-2278.

[2]王彥峰，陳錕，王興華.基于人工智能算法的能量高效分簇路由協(xié)議[J].計算機工程與設計，2023，44（12）：3592-3598.

[3]董永杰.基于大數(shù)據(jù)技術的計算機網(wǎng)絡信息安全策略分析[J].電子技術，2024，53（1）：61-63.

[4]馬平川，張會慶.支持Scratch人工智能插件的可編程機器人[J].計算機應用與軟件，2022，39（3）：346-349.

[5]許勇，倪宏，朱小勇.信息中心網(wǎng)絡多路徑傳輸技術研究綜述[J].網(wǎng)絡新媒體技術，2023，12（6）：1-9+20.

[6]曾英佩.結合系統(tǒng)工具及ChatGPT等大語言模型的操作系統(tǒng)教學探索[J].計算機時代，2023（12）：201-204.