基于人工智能的计算机网络信息动态识别技术研究

针对传统方法难以适应网络数据的高维性、异构性和动态性等挑战,文中提出了一种基于人工智能的创新解决方案。首先,引入强化学习实现了自适应的网络数据获取;其次,利用深度学习模型对数据进行预处理和特征提取;最后,构建了融合CNN,RNN和Attention的复合识别模型。实验结果表明,该复合识别模型在识别精度、鲁棒性、自适应性等方面显著优于传统单一模型,为复杂网络信息的识别提供了有效的方法。