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信息记录材料２０２４年１月第２５卷第１期

人工智能技术在计算机网络技术中的应用研究

张哲

（赤峰应用技术职业学院内蒙古赤峰０２４０００）

【摘要】随着计算机网络技术的飞速发展，人工智能技术的应用在网络领域日益成为研究热点。本文阐述了人工智能技术在计

算机网络技术中应用的必要性，结合人工智能的关键技术，探究了人工智能技术在网络性能优化中的应用研究，包括基于机器学习的

带宽优化算法、基于深度学习的网络拓扑优化方法以及强化学习在网络负载均衡中的应用。

【关键词】人工智能技术；计算机网络技术；网络性能优化

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【中图分类号】ＴＰ２４２【文献标识码】Ａ【文章编号】１００９５６２４（２０２４）０１０１４８０３

０引言测网络流量和用户行为，自动调整资源分配，以更好地满

随着计算机网络的不断发展和普及，人们对网络性能足网络的实时需求。例如，通过机器学习算法，网络根据

和管理的要求也越来越高。而人工智能技术作为一种强历史数据和实时流量预测用户的需求，并动态分配带宽和

大的工具，为计算机网络技术的优化和提升提供了新的途存储资源，从而提高资源的利用率和服务质量。

径。人工智能技术使计算机网络具备自主决策能力，提升１４实现智能化的网络管理与控制

网络的安全性和可靠性，优化网络资源的利用效率，并实传统的网络管理和控制往往需要大量的人工干预和

现智能化的网络管理与控制。本文通过研究人工智能技手动配置，容易出错且效率低下。而人工智能技术可以实

术在计算机网络中的应用，进一步提高计算机网络的性能现智能化的网络管理与控制，提高网络的自动化程度和管

和管理水平，为人们的网络体验提供更好的服务。理效率。通过应用机器学习和自适应算法，网络自动学习

１人工智能技术在计算机网络技术中应用的必要性和调整网络配置，实现网络的自组织和自管理。例如，通

１１增强网络自主决策能力过强化学习算法，学习网络优化的策略，在实时环境中自

人工智能技术在计算机网络中的应用可以大幅增强主地进行决策和调整。

网络的自主决策能力。传统的网络配置和管理往往需要２计算机网络技术中应用的人工智能关键技术

人工干预，需要人们根据经验和规则进行设置和调整，效２１机器学习算法与模型

率较低且容易出错。而引入人工智能技术，网络可以学习机器学习是一种从数据中学习并自动提取知识和规

和分析大量的数据，根据环境和需求自主调整配置，提升律的方法，可以应用于网络数据的分析、分类和预测等

网络的适应性和灵活性。例如，通过机器学习算法，网络任务。

自动识别现有的网络拓扑结构并进行优化，自动调整路由通过使用机器学习算法，网络可以对大量的数据进行

方案以提高网络的响应速度和稳定性。分析和学习，从中提取有用的特征和模式，从而进行网络

１２提升网络安全性和可靠性配置优化、故障检测和网络安全预测等任务。常用的机器

人工智能技术在计算机网络领域的应用可以加强网学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、

络的安全性和可靠性。传统的网络安全方法主要依靠规朴素贝叶斯等。该算法在网络中进行监督学习、无监督学