大数据及人工智能技术的计算机网络安全防御系统设计分析

随着互联网的快速发展,计算机网络的使用越来越频繁。在网络使用过程中,各种漏洞和一些其他因素导致网络安全问题时有发生。如何使网络为人们提供高效、快速的服务,是现阶段网络发展的重要挑战。将人工智能和大数据技术融入网络安全领域,不仅可以提高网络的整体性能,而且可以有效可靠地保障网络安全。随着网络攻击的数量和复杂性不断增加,人工智能(AI)、大数据技术在网络安全领域也发挥着一定作用。人工智能技术(如机器学习和自然语言处理)从数百万篇研究论文、博客和新闻报道中收集情报,提供快速洞察,以消除日常警报问题,大幅缩短响应时间。

机器学习在生态环境大数据中的应用

大数据时代人工智能技术的研究成果和普及应用,为生态环境各类数据的监测、分析、研判和应用提供了强大的技术支持,推动了环境治理体系的建设。分析了大数据技术的应用现状,提出了环保智慧时代背景下机器学习的未来发展方向,旨在推动数据处理算法在生态环境领域的研究和应用,提高各类环境数据的处理效率。

基于强化学习的机器人无序目标智能识别仿真

在机器人目标识别过程中,由于目标具有无序性的特征,同时受到环境复杂性、数据量庞大、噪声等因素的影响,导致目标识别精度受到严重影响。为了满足智能机器人对无序目标的识别需求,提出一种应用强化学习的智能机器人目标无序识别方法。通过双边滤波将采集的目标图像,并将其分解为低照度图像和反射图像,分别使用不同策略压缩照度图像和增强反射图像,将两部分图像合并形成新图像。将深度学习技术和强化学习有效结合,完成增强处理的目标图像输入到深度强化学习中训练,实现智能机器人目标无序识别。实验结果表明,所提方法可以有效改善目标图像质量,同时获取高效率以及高精度的智能机器人目标无序识别结果。

基于深度强化学习的智能单灯照明控制模型

由于传统照明控制方法用一个开关控制一个回路中的灯具,导致其可靠性大大降低,为此提出基于深度强化学习的智能单灯照明控制模型。基于深度强化学习采集单灯数据,使用照度偏差函数计算照明控制模型的数据,构建单灯照明控制模型,实时监控照明设备,从而实现智能调光并且对灯具进行控制。实验结果表明,该方法的最大耗电量为2.60 kW·h,优于传统方法1和传统方法2。