關於智慧計算機的論文
智慧計算機迄今未有公認的定義。在工具書中的解釋為能儲存大量資訊和知識，會推理***包括演繹與歸納***，具有學習功能，是現代計算技術、通訊技術、人工智慧和仿生學的有機結合，供知識處理用的一種工具。下面是小編為大家整理的，希望大家喜歡!
篇一
《計算機在人工智慧中的應用研究》
摘要：近年來，隨著資訊科技以及計算機技術的不斷髮展，人工智慧在計算機中的應用也隨之加深，其被廣泛應用於計算機的各個領域。本文針對計算機在人工智慧中的應用進行研究，闡述了人工智慧的理論概念，分析當前其應用於人工智慧所存在的問題，並介紹人工智慧在部分領域中的應用。
關鍵詞：計算機;人工智慧;應用研究
一、前言
人工智慧又稱機器智慧，來自於1956年的Dartmouth學會，在這學會上人們最初提出了“人工智慧”這一詞。人工智慧作為一門綜合性的學科，其是在電腦科學、資訊理論、心理學、神經生理學以及語言學等多種學科的互相滲透下發展而成。在計算機的應用系統方面，人工智慧是專門研究如何製造智慧系統或智慧機器來模仿人類進行智慧活動的能力，從而延伸人們的科學化智慧。人工智慧是一門富有挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學與哲學。人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是其應用分支之一。數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言及思維領域，人工智慧學科須借用數學工具。數學在標準邏輯及模糊數學等範圍發揮作用，其進入人工智慧學科，兩者將互相促進且快速發展。
二、人工智慧應用於計算機中存在的問題
***一***計算機語言理解的弱點。當前，計算機尚未能確切的理解語言的複雜性。然而，正處於初步研製階段的計算機語言翻譯器，對於演算法上的規範句子，已能顯示出極高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未獲得明顯成就。我們所獲取的資訊多來自於上下文的關係以及自身掌握的知識。人們在日常生活中的個人見解、社會見解以及文化見解給句子附加的意義帶來很大影響。
***二***模式識別的疑惑。採用計算機進行研究及開展模式識別，在一定程度上雖取得良好效果，有些已作為產品進行實際應用，但其理論以及方法和人的感官識別機制決然不同。人的形象思維能力以及識別手段，即使是計算機中最先進的識別系統也無法達到。此外，在現實社會中，生活作為一項結構寬鬆的任務，普通的家畜均能輕易對付，但機器卻無法做到，這並不意味著其永久不會，而是暫時的。
三、人工智慧在部分領域中的應用
伴隨著AI技術的快速發展，當今時代的各種資訊科技發展均與人工智慧技術密切相關，這意味著人工智慧已廣泛應用於計算機的各個領域，以下是筆者對於人工智慧應用於計算機的部分領域進行闡述。具體情況如下。
***一***人工智慧進行符號計算。科學計算作為計算機的一種重要用途，可分為兩大類別。第一是純數值的計算，如求函式值。其次是符號的計算，亦稱代數運算，是一種智慧的快速的計算，處理的內容均為符號。符號可代表實數、整數、複數以及有理數，或者代表集合、函式以及多項式等。隨著人工智慧的不斷髮展以及計算機的逐漸普及，多種功能的計算機代數系統軟體相繼出現，如Maple或Mathematic。由於這些軟體均用C語言寫成，因此，其可在多數的計算機上使用。
***二***人工智慧用於模式識別。模式識別即計算機通過數學的技術方法對模式的判讀及自動處理進行研究。計算機模式識別的實現，是研發智慧機器的突破點，其使人類深度的認識自身智慧。其識別特點為準確、快速以及高效。計算機的模式識別過程相似於人類的學習過程，如語音識別。語音識別即為使計算機聽懂人說
的話而進行自動翻譯，如七國 語言的口語自動翻譯系統。該系統的實現使人們出國時在購買機票、預定旅館及兌換外幣等方面，只需通過國際網際網路及電話 網路，即可用電話或手機與“老外”進行對話。
***三***人工智慧 計算機網路安全中的 應用。當前，在計算機的網路安全 管理中常見的技術主要有入侵檢測技術以及防火牆技術。防火牆作為計算機網路安全的裝置之一，其在計算機的網路安全管理方面發揮重要作用。以往的防火牆尚未有檢 測加密Web流量的功能，原因在於其未能見到加密的SSL流中的資料，無法快速的獲取SSL流中的資料且未能對其進行解密。因而，以往的防火牆無法有效的阻止應用程式的攻擊。此外，一般的應用程式進行加密後，可輕易的躲避以往防火牆的檢測。因此，由於以往的防火牆無法對應用資料流進行完整的監控，使其難以預防新型攻擊。新型的防火牆是通過利用 統計、概率以及決策的智慧方法以識別資料，達到訪問受到許可權的目地。然而此方法大多數是從人工智慧的學科中採取，因此，被命名為“智慧防火牆”。
***四***人工智慧應用於計算機網路系統的故障診斷。人工神經網路作為一種資訊處理系統，是通過人類的認知過程以及模擬人腦的 組織結構而成。1943年時，人工神經網路首次被人提出並得到快速 發展，其成為了人工智慧技術的另一個分支。人工神經網路通過自身的優點，如聯想記憶、自適應以及並列分佈處理等，在智慧故障診斷中受到廣泛關注，並且發揮極大的潛力，為智慧故障診斷的探索開闢新的道路。人工神經網路的診斷方法異於專家系統的診斷方法，其通過現場眾多的標準樣本進行學習及訓練，加強調整人工神經網路中的閥值與連線權，使從中獲取的知識隱藏分佈於整個網路，以達到人工神經網路的模式記憶目的。因此，人工神經網路具備較強的知識捕捉能力，能有效處理異常資料，彌補專家系統方法的缺陷。
四、結束語
總而言之，人工智慧作為計算機技術的潮流，其研究的理論及發現決定了計算機技術的發展前景。現今，多數人工智慧的研究成果已滲入到人們的日常生活。因此，我們應加強人工智慧技術的研究及開發，只有對其應用於各領域中存在的問題進行全面分析，並對此採取相應措施，使其順利發展。人工智慧技術的發展將給人們的生活、學習以及 工作帶來極大的影響。
參考文獻：
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[4]陳步英,馮紅.人工智慧的應用研究[J].邢臺 職業技術學院學報,2008,1
篇二
《基於智慧計算的計算機網路可靠性分析》
摘 要：當今社會是一個資訊化社會，網路化應用已經遍及生產、生活、科研等各個領域，計算機網路化已經成為一種趨勢，計算機網路的可靠性研究也越來越得到計算機業界的廣泛重視。本文主要論述了智慧粒度計算分割理論方法，採用動態陣列分層實現計算機網路系統最小路集運算，闡述了計算機網路系統可靠性分析的手段。
關鍵詞：智慧演算法;計算機網路;可靠性分析
1 影響計算機網路可靠性的因素
1.1 使用者裝置。使用者裝置是提供給使用者使用的終端裝置，其功能是否可靠深刻影響著使用者的使用感受，而且還會對計算機網路的可靠性產生重要影響。確保使用者終端在使用過程中的可靠性是計算機網路執行過程中日常維護的重要組成部分，使用者終端的互動能力越高，其網路就越可靠。
1.2 傳輸交換裝置。傳輸裝置包括了傳輸線路和傳輸裝置，在實踐中，如果是由於傳輸線路原因造成的計算機網路故障，一般是比較難以發覺的，有時候為了找出這一故障原因所在，所需要耗費的工作量是比較大的。所以，在安裝傳輸裝置的時候要採用標準化的通訊線路和佈線系統，而且要充分考慮到冗餘和容錯能力，以最大程度保障網路的可靠性。在條件允許的情況下，最好採用雙成線佈線方式，以便在出現故障的時候可以切換網路線路。
1.3 網路管理。在一些比較大型的網路裝置結構中，所使用的網路產品和裝置都是不同的生產廠商生產的，規模比較大，結構也相對比較複雜。提高計算機網路的可靠性，可以保證資訊傳輸具備完整性、降低資訊丟失的發生率、減少故障及誤碼的發生率。提高計算機網路的可靠性需要採用先進的網路管理技術對執行中的網路引數進行實時採集，並排除存在的故障。
1.4 網路拓撲結構。網路拓撲結構是指採用傳輸介質將各種裝置相互連線佈局起來，主要體現在網路裝置間在物理上的相互連線。計算機網路拓撲結構關係到整個網路的規劃結構，是關係到計算機網路可靠性的重要決定因素之一。網路拓撲結構的效能主要受到網路技術、網路規模、使用者分佈和傳輸介質等因素的影響。隨著人們對網路效能要求的提高，現在計算機網路拓撲結構需要滿足更多的要求，比如容錯直徑、寬直徑、限制連通度、限制容錯直徑等等。這些引數更加能夠精確的衡量計算機網路的可靠性和容錯性，以實現計算機網路規劃的科學性和可靠性。
2 基於智慧計算的網路可靠性分析
2.1 基於智慧計算的網路可靠性概念。計算機網路系統的組成部分包括了節點和連線節點的弧，節點又可以分為輸入節點***只有輸出弧但沒有節點屬於輸入弧的***、輸出節點***只有輸入弧而沒有輸出弧的節點***和中間節點***非輸入、輸出節點***;網路又可以分為有向網路***全部都是由有向弧組成的網路***、無向網路***全部由無向弧組成的網路***以及混合網路***包含了有向弧和無向弧***。在一些結構比較複雜的網路系統中，為了能夠準確分析系統的可靠性，一般會用網路圖來表示。在分析網路可靠性的時候，我們通常會做這樣的簡化：系統或弧只存在正常和故障兩種狀態;無向弧不同方向都有相同的可靠度;任何一條弧發生故障都不會影響到其他弧的正常使用。
2.2 網路系統最小路集的節點遍歷法。求網路系統最小路集的方法一般有以下三種方法：其一，鄰接矩陣又叫聯絡矩陣法，其原理就是對一個矩陣進行乘法和多次乘法運算，這種方法比較適合節點不多的網路進行手算操作，但在節點數非常多的時候就不太適合了，因為那樣運算量會很大，對計算機的容量要求也很高，運算時間也很長，不太適合這種方法;其二，布林行列式法，該種方法類似於求矩陣行列式，這種方法比較容易理解，操作簡便，可以用手工處理，但是在節點比較多的網路中的應用就比較繁瑣;其三，節點遍歷法以其條理清晰、能夠求解多節點數的複雜網路而被廣泛使用，但是該方法判斷條件較多，在考慮欠周全的時候容易出現差錯。求網路系統最小路集的基本方法是：從輸入節點I開始逐個點遍歷，一直到輸出點L，直到找到所有的最小路集為止，在這個過程中需要作出以下幾個判斷：判斷當前節點是否有跟之前的節點重複;判斷是否有找到最小路集;判斷是否已經完成所有最小路集的尋找。
2.3 基於智慧粒度計算分割的計算機網路系統最小路集運算。粒是論域上的一簇點，而這些點往往難以被區別、接近，或者是跟某種功能結合在一起，而粒計算是蓋住許多具體領域的問題求解方法的一把大傘，具體表現為區間分析、分治法、粗糙集理論。基於智慧粒度計算改進節點遍歷法的計算機網路系統最小路集運算方法一般作如下操作：首先是將傳統網路系統最小路集節點遍歷計算方法中的二維陣列用一維表示出來，容易表示為n-1，這是因為n節點的網路系統最小路集的最大路長小於或等於n-1，即是啟用一維動態陣列，從輸入節點到輸出節點，逐個節點遍歷，並將結果存放在一維陣列中，當找到最小路集之後，就可以將結果寫入到硬碟的檔案中，再繼續尋找下一個最小路集，找到後寫入硬碟檔案，依次類推下去直到找到所有的最小路集，釋放一維動態陣列;其次，將融入到運算中的陣列以動態的方式參與到運算中去，完成運算功能後就立即釋放掉，這樣就可以節省記憶體空間，提高整體的運算速度;再者，根據節點表示的最小路集檔案，將其轉變成用弧表示的最小路集，並儲存起來以便於後續的相關計算;最後，利用智慧粒度計算分割物件理論方法，採用動態陣列分層實現，從而實現對計算機網路系統的可靠性分析。
3 計算機網路可靠性的實現
3.1 計算機網路層次、體系結構設計。可靠的計算機網路除了要配套先進的網路裝置，且其網路層次結構和體系結構也要具備先進性，科學合理的網路層次和體系結構設計可以將網路裝置的效能充分的發揮出來。網路層次設計就是要將分散式的網路服務隨著網路吞吐量的增多而搭建起規模化的高速網路分層設計模型。網路的模組化層次設計可以隨著日後網路節點的增加，網路容量不斷的增大，以加大確定性，方便日常的操作性。
3.2 計算機網路的容錯能力實現。容錯性設計的指導原則是“並行主幹、雙網路中心”，其具體設計為：其一，將使用者終端裝置和伺服器同時連線到計算機網路中心，一般需要通過平行計算機網路和冗餘計算機網路中心的方法來實行;其二，將廣域網範圍內的資料鏈路和路由器相互連線起來，以確保任何一資料鏈路的故障不會對區域性網路使用者產生影響;其三，儘量使用熱插熱拔功能的網路裝置，這樣不但可以使得組網方式靈活，還可以在不切斷電源的情況下及時更換故障模組，從而提高計算機網路長時間工作的能力;最後，採用多處理器和特別設計的具有容錯能力的系統來操作網路管理軟體實現容錯的目的。
3.3 採用冗餘措施。提高計算機網路系統的容錯性是提高計算機網路可靠性的最有效方法，計算機網路的容錯性設計就是尋找常見的故障，這可以通過冗餘措施來加強，以最大限度縮短故障的持續時間，避免計算機網路出現數據丟失、出錯、甚至癱瘓現象，比如冗餘使用者到計算機網路中心的資料鏈路。
4 結束語
研究計算機網路系統的可靠性對解決問題有著重要的意義，所以研究其可靠性是很有必要的，但從理論方法上看還需要進一步深入探討。隨著計算機網路系統的應用遍及各個角落，其可靠性分析已經越來越備受業界的關注。網路可靠性分析的手段要本著理論服務於實踐的宗旨，將可靠性分析理論應用到實際生產中，使計算機網路的建設更加的科學、合理。
參考文獻：
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