智能信息处理技术在网络计算中的应用分析

智能信息处理技术在网络计算中的应用分析

潘煌，阮胜

440507198409170612，440804198506080237

摘要：智能信息处理技术能够对大量信息进行深度挖掘和处理，对类似信息进行整理和融合，并对信息进行归类，从而使得用户在寻找信息的过程中变得更为便捷，同时也大大减少了搜索的时间。当专家试图将智能信息处理技术应用到网络计算上时，他们会发现，这种方式能够提升网络计算的效率和结果的精度，进而能够提升对这些信息处理结果有需求的工作人员的工作效率。因此，无论是公司还是个人，在进行网络计算的时候，都要对智能信息处理技术所能发挥的功能有一个清晰的认识，从而将智能信息处理技术发挥到最大程度，可以节约大量的人力，让工作人员可以有更多的时间和精力去做目前计算机无法做的事情。

关键词：智能信息；处理技术；网络计算；技术应用

引言

伴随着人类社会的不断发展，信息处理技术的不断发展，在各个领域得到了越来越多的关注，使其更好地发挥出其优越性。在今后的发展过程中，这一问题也将是学术界最为关心的一个问题。在我们的日常生活中，该技术已经被越来越多地运用到了我们的生活当中。比如，医药中所用的计算机 断层扫描，就是依托于智能信息处理技术，来促进医药领域的进一步升级。同时，智能信息处理计算也给人类的生存与发展提供了极大的便利。这不但促进了各个行业的发展，而且在很多方面都是重要的基建项目。由其所产生的快速变换优化算法，在有关产业中引起了很大的反应，推动了智能信息处理技术在自动化技术检测仪器中的广泛运用，促进了自动化机械在社会上的深入发展，并得到了很好的社会应用结果。由此可以看出，在今后的生产、制造、生活过程中，伴随着经济社会的发展，尤其是与人类智慧的结合，智能信息处理技术将得到更多的自主创新和改进，这不但提升了智能化转型的程度，还给人民群众的日常生活提供了方便，推动了社会各个领域的发展。

1网络计算的含义

自有数字以来，便有了计算，但那时候，计算只不过是对数字进行的一种单纯的运算，即算术计算或数字计算。自从计算机科技诞生以来，人们的运算便步入了计算机运算的年代。自从互联网和宽带被开发出来后，人类就被称为“网络计算”。网络计算不仅仅是对数字进行计算，它还包括了计算机消费者利用计算机网络，对网络资源进行计算、信息传递和处理，并对资源进行共享，从而达到协作工作和联合计算的目的，还可以为用户提供多样化的服务。网络计算在发展中是一个良性循环：带宽提高，性能提高，成本降低，内容和用户增加，又会推动带宽提高。目前，由于生命科学，数字生物学，遥感技术，天文学，以及军事等各个行业对其的需求都很大，所以，网络计算才能迅速发展。按照其应用场景、范围的不同，可以将其划分为企业、网格、对等和普及运算四种类型。正如它的名字所表示的那样，企业计算可以实现公司内部和公司之间的信息分享。它注重的是公共属性，无论何时何地，用户都可以使用它。这四种网络计算尽管存在差异，但是其应用目标是一致的，即实现了信息的共享，而且可以将网络中的资源链接在一起，方便用户对信息的获得和查询。

2智能信息处理技术如何作用在网络计算的过程中

2.1利用仿生算法

伴随着社会的不断进步，人类每一天都会创造出大量的信息，其中会包含很多无用的信息。因此，在查找和应用过程中，会存在很多的无效信息，从而妨碍了我们对信息的查找。因此，要获得所需的信息，就必须在进行网络计算的时候，对这些海量的数据进行分析，筛选出有效的信息，只留下有效的信息。为适应不断增加的海量数据的信息处理需要，技术人员将利用智能信息处理技术中的智能群组模拟计算来对海量数据进行处理，以粒子群算法为代表。粒子群算法是以生物的某些特定习惯为基础，来计算和处理大数据，它可以提升计算的效率。但是，在实际应用过程中，它存在一个问题，即在使用过程中，很可能会产生局部收敛的现象。经过科学家们的努力，对粒子群算法进行了改良，使其收敛性有了显著的改善，在进行互联网大数据的计算时，可以减少计算的时间，提升计算的效率，从而达到最佳的适度值。在运用粒子群算法的时候，最主要的问题就是粒子对环境的适应性，当粒子自身的运动能力达到一定程度后，其运动能力就会得到相应的改善，最后再根据是否满足算法中的终止条件决定计算是否结束。通过模拟生物特征的仿生运算，可以实现海量信息下的快速运算，并在保证运算精度的同时，进一步降低了运算成本。

2.2算法性能分析

根据粒子群优化算法的过程规划，将其应用于网络资源计算。网络资源的来源和视频应用程序用于计算算法的每个过程的效率和准确性。在网络环境下，常规的网络计算方法普遍存在着运算速度慢、耗时慢等缺点，不能很好地解决实际问题。其主要原因在于“粒子群重组与运算整合”与“定位与速度提升”所需的时间，尤其是“定位与速度提升”。由于其运算规模、类型及网络资源之间存在着复杂的关联，在对这些网络资源进行整合或更新的过程中，需要耗费很长的时间，而不需要很长的时间，所以，降低这两步所需的时间是提升算法效率的关键。另外，就准确率而言，其准确率指标所对应的程序为：定位、速率提升、停止条件判定。通过对实测资料的分析，该方法在“定位与速率提升”环节的正确性可达99%，基本上满足了需求，而在“停止状态判定”环节的正确性只有97%，不满足需求。其关键在于，由于网络资源的复杂性，往往会造成算法的计算结果的错位，从而影响到算法的性能。

2.3运用人工神经网络

人类根据神经元在体内的信号传输特性，模拟制造出了人造神经网络。人工神经网络在信号传输方面也具有相似的特征。在该系统中，人工神经网络间的通讯符合“一传多”和“并联”的特点。通过这种方式，能够确保在发送过程中所发送的消息的正确性。如果在信息传输中发生了一个小小的差错，但该差错并未被发现，而是持续地传播，则会对信息接收方在收到消息后进行的处理等工作造成严重的结果，特别是在公司运作中，一个数据的差错，就会造成公司某一项目的投资失利，公司的发展受到阻碍，严重的还会造成公司倒闭。利用人工神经网络技术，当一个神经元中的某一条信息被入侵时，其他相邻神经元中的其他神经元中的信息仍然保持完整。智能信息处理技术的基础部分是由人工神经元对信息进行的处理和加工。利用人工神经元网络，智能信息处理技术可以在各种使用环境下，对信息和数据展开更深刻的分析。

结语

在大数据环境下，信息和通信技术正处于持续发展和革新之中。然而，为了更好地满足社会与人们的各种需要，有关学者们对信息处理技术的升级与创新进行了研究，以促进信息处理技术的发展。目前，科技的发展在某种程度上促进了时代的变化，因此，智能信息处理技术可以极大地促进整个社会的进步，它不但可以对不明确的信息进行处理和分析，而且还可以把这些不明确的信息转换为精确的信息，因此，在实际工作中，它的使用率也被极大地提高，尤其是在当前这个信息大爆发的年代，成为了一种非常有实际价值的技术。

参考文献

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