關(guān)于智能計(jì)算機(jī)的論文
關(guān)于智能計(jì)算機(jī)的論文
智能計(jì)算機(jī)迄今未有公認(rèn)的定義。在工具書中的解釋為能存儲(chǔ)大量信息和知識(shí)，會(huì)推理(包括演繹與歸納)，具有學(xué)習(xí)功能，是現(xiàn)代計(jì)算技術(shù)、通信技術(shù)、人工智能和仿生學(xué)的有機(jī)結(jié)合，供知識(shí)處理用的一種工具。下面是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的關(guān)于智能計(jì)算機(jī)的論文，希望大家喜歡!
關(guān)于智能計(jì)算機(jī)的論文篇一
《計(jì)算機(jī)在人工智能中的應(yīng)用研究》
摘要：近年來，隨著信息技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用也隨之加深，其被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的各個(gè)領(lǐng)域。本文針對(duì)計(jì)算機(jī)在人工智能中的應(yīng)用進(jìn)行研究，闡述了人工智能的理論概念，分析當(dāng)前其應(yīng)用于人工智能所存在的問題，并介紹人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī);人工智能;應(yīng)用研究
一、前言
人工智能又稱機(jī)器智能，來自于1956年的Dartmouth學(xué)會(huì)，在這學(xué)會(huì)上人們最初提出了“人工智能”這一詞。人工智能作為一門綜合性的學(xué)科，其是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)以及語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科的互相滲透下發(fā)展而成。在計(jì)算機(jī)的應(yīng)用系統(tǒng)方面，人工智能是專門研究如何制造智能系統(tǒng)或智能機(jī)器來模仿人類進(jìn)行智能活動(dòng)的能力，從而延伸人們的科學(xué)化智能。人工智能是一門富有挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)、心理學(xué)與哲學(xué)。人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是其應(yīng)用分支之一。數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語(yǔ)言及思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科須借用數(shù)學(xué)工具。數(shù)學(xué)在標(biāo)準(zhǔn)邏輯及模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，其進(jìn)入人工智能學(xué)科，兩者將互相促進(jìn)且快速發(fā)展。
二、人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)中存在的問題
(一)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言理解的弱點(diǎn)。當(dāng)前，計(jì)算機(jī)尚未能確切的理解語(yǔ)言的復(fù)雜性。然而，正處于初步研制階段的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言翻譯器，對(duì)于算法上的規(guī)范句子，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。我們所獲取的信息多來自于上下文的關(guān)系以及自身掌握的知識(shí)。人們?cè)谌粘Ｉ钪械膫€(gè)人見解、社會(huì)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(shí)別的疑惑。采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行研究及開展模式識(shí)別，在一定程度上雖取得良好效果，有些已作為產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用，但其理論以及方法和人的感官識(shí)別機(jī)制決然不同。人的形象思維能力以及識(shí)別手段，即使是計(jì)算機(jī)中最先進(jìn)的識(shí)別系統(tǒng)也無(wú)法達(dá)到。此外，在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中，生活作為一項(xiàng)結(jié)構(gòu)寬松的任務(wù)，普通的家畜均能輕易對(duì)付，但機(jī)器卻無(wú)法做到，這并不意味著其永久不會(huì)，而是暫時(shí)的。
三、人工智能在部分領(lǐng)域中的應(yīng)用
伴隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，當(dāng)今時(shí)代的各種信息技術(shù)發(fā)展均與人工智能技術(shù)密切相關(guān)，這意味著人工智能已廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的各個(gè)領(lǐng)域，以下是筆者對(duì)于人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的部分領(lǐng)域進(jìn)行闡述。具體情況如下。
(一)人工智能進(jìn)行符號(hào)計(jì)算。科學(xué)計(jì)算作為計(jì)算機(jī)的一種重要用途，可分為兩大類別。第一是純數(shù)值的計(jì)算，如求函數(shù)值。其次是符號(hào)的計(jì)算，亦稱代數(shù)運(yùn)算，是一種智能的快速的計(jì)算，處理的內(nèi)容均為符號(hào)。符號(hào)可代表實(shí)數(shù)、整數(shù)、復(fù)數(shù)以及有理數(shù)，或者代表集合、函數(shù)以及多項(xiàng)式等。隨著人工智能的不斷發(fā)展以及計(jì)算機(jī)的逐漸普及，多種功能的計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)軟件相繼出現(xiàn)，如Maple或Mathematic。由于這些軟件均用C語(yǔ)言寫成，因此，其可在多數(shù)的計(jì)算機(jī)上使用。
(二)人工智能用于模式識(shí)別。模式識(shí)別即計(jì)算機(jī)通過數(shù)學(xué)的技術(shù)方法對(duì)模式的判讀及自動(dòng)處理進(jìn)行研究。計(jì)算機(jī)模式識(shí)別的實(shí)現(xiàn)，是研發(fā)智能機(jī)器的突破點(diǎn)，其使人類深度的認(rèn)識(shí)自身智能。其識(shí)別特點(diǎn)為準(zhǔn)確、快速以及高效。計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別過程相似于人類的學(xué)習(xí)過程，如語(yǔ)音識(shí)別。語(yǔ)音識(shí)別即為使計(jì)算機(jī)聽懂人說
的話而進(jìn)行自動(dòng)翻譯，如七國(guó) 語(yǔ)言的口語(yǔ)自動(dòng)翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)使人們出國(guó)時(shí)在購(gòu)買機(jī)票、預(yù)定旅館及兌換外幣等方面，只需通過國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)及電話 網(wǎng)絡(luò)，即可用電話或手機(jī)與“老外”進(jìn)行對(duì)話。
(三)人工智能 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全中的 應(yīng)用。當(dāng)前，在計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全 管理中常見的技術(shù)主要有入侵檢測(cè)技術(shù)以及防火墻技術(shù)。防火墻作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的設(shè)備之一，其在計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全管理方面發(fā)揮重要作用。以往的防火墻尚未有檢 測(cè)加密Web流量的功能，原因在于其未能見到加密的SSL流中的數(shù)據(jù)，無(wú)法快速的獲取SSL流中的數(shù)據(jù)且未能對(duì)其進(jìn)行解密。因而，以往的防火墻無(wú)法有效的阻止應(yīng)用程序的攻擊。此外，一般的應(yīng)用程序進(jìn)行加密后，可輕易的躲避以往防火墻的檢測(cè)。因此，由于以往的防火墻無(wú)法對(duì)應(yīng)用數(shù)據(jù)流進(jìn)行完整的監(jiān)控，使其難以預(yù)防新型攻擊。新型的防火墻是通過利用 統(tǒng)計(jì)、概率以及決策的智能方法以識(shí)別數(shù)據(jù)，達(dá)到訪問受到權(quán)限的目地。然而此方法大多數(shù)是從人工智能的學(xué)科中采取，因此，被命名為“智能防火墻”。
(四)人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的故障診斷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種信息處理系統(tǒng)，是通過人類的認(rèn)知過程以及模擬人腦的 組織結(jié)構(gòu)而成。1943年時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次被人提出并得到快速 發(fā)展，其成為了人工智能技術(shù)的另一個(gè)分支。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自身的優(yōu)點(diǎn)，如聯(lián)想記憶、自適應(yīng)以及并列分布處理等，在智能故障診斷中受到廣泛關(guān)注，并且發(fā)揮極大的潛力，為智能故障診斷的探索開辟新的道路。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法異于專家系統(tǒng)的診斷方法，其通過現(xiàn)場(chǎng)眾多的標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)及訓(xùn)練，加強(qiáng)調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的閥值與連接權(quán)，使從中獲取的知識(shí)隱藏分布于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，以達(dá)到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式記憶目的。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較強(qiáng)的知識(shí)捕捉能力，能有效處理異常數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)專家系統(tǒng)方法的缺陷。
四、結(jié)束語(yǔ)
總而言之，人工智能作為計(jì)算機(jī)技術(shù)的潮流，其研究的理論及發(fā)現(xiàn)決定了計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展前景?，F(xiàn)今，多數(shù)人工智能的研究成果已滲入到人們的日常生活。因此，我們應(yīng)加強(qiáng)人工智能技術(shù)的研究及開發(fā)，只有對(duì)其應(yīng)用于各領(lǐng)域中存在的問題進(jìn)行全面分析，并對(duì)此采取相應(yīng)措施，使其順利發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展將給人們的生活、學(xué)習(xí)以及 工作帶來極大的影響。
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關(guān)于智能計(jì)算機(jī)的論文篇二
《基于智能計(jì)算的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)可靠性分析》
摘 要：當(dāng)今社會(huì)是一個(gè)信息化社會(huì)，網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用已經(jīng)遍及生產(chǎn)、生活、科研等各個(gè)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)化已經(jīng)成為一種趨勢(shì)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的可靠性研究也越來越得到計(jì)算機(jī)業(yè)界的廣泛重視。本文主要論述了智能粒度計(jì)算分割理論方法，采用動(dòng)態(tài)數(shù)組分層實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)最小路集運(yùn)算，闡述了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可靠性分析的手段。
關(guān)鍵詞：智能算法;計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò);可靠性分析
1 影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)可靠性的因素
1.1 用戶設(shè)備。用戶設(shè)備是提供給用戶使用的終端設(shè)備，其功能是否可靠深刻影響著用戶的使用感受，而且還會(huì)對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的可靠性產(chǎn)生重要影響。確保用戶終端在使用過程中的可靠性是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中日常維護(hù)的重要組成部分，用戶終端的交互能力越高，其網(wǎng)絡(luò)就越可靠。
1.2 傳輸交換設(shè)備。傳輸設(shè)備包括了傳輸線路和傳輸設(shè)備，在實(shí)踐中，如果是由于傳輸線路原因造成的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障，一般是比較難以發(fā)覺的，有時(shí)候?yàn)榱苏页鲞@一故障原因所在，所需要耗費(fèi)的工作量是比較大的。所以，在安裝傳輸設(shè)備的時(shí)候要采用標(biāo)準(zhǔn)化的通信線路和布線系統(tǒng)，而且要充分考慮到冗余和容錯(cuò)能力，以最大程度保障網(wǎng)絡(luò)的可靠性。在條件允許的情況下，最好采用雙成線布線方式，以便在出現(xiàn)故障的時(shí)候可以切換網(wǎng)絡(luò)線路。
1.3 網(wǎng)絡(luò)管理。在一些比較大型的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備結(jié)構(gòu)中，所使用的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品和設(shè)備都是不同的生產(chǎn)廠商生產(chǎn)的，規(guī)模比較大，結(jié)構(gòu)也相對(duì)比較復(fù)雜。提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的可靠性，可以保證信息傳輸具備完整性、降低信息丟失的發(fā)生率、減少故障及誤碼的發(fā)生率。提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的可靠性需要采用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)對(duì)運(yùn)行中的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，并排除存在的故障。
1.4 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是指采用傳輸介質(zhì)將各種設(shè)備相互連接布局起來，主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備間在物理上的相互連接。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃結(jié)構(gòu)，是關(guān)系到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)可靠性的重要決定因素之一。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的性能主要受到網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模、用戶分布和傳輸介質(zhì)等因素的影響。隨著人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能要求的提高，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)需要滿足更多的要求，比如容錯(cuò)直徑、寬直徑、限制連通度、限制容錯(cuò)直徑等等。這些參數(shù)更加能夠精確的衡量計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的可靠性和容錯(cuò)性，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的科學(xué)性和可靠性。
2 基于智能計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)可靠性分析
2.1 基于智能計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)可靠性概念。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的組成部分包括了節(jié)點(diǎn)和連接節(jié)點(diǎn)的弧，節(jié)點(diǎn)又可以分為輸入節(jié)點(diǎn)(只有輸出弧但沒有節(jié)點(diǎn)屬于輸入弧的)、輸出節(jié)點(diǎn)(只有輸入弧而沒有輸出弧的節(jié)點(diǎn))和中間節(jié)點(diǎn)(非輸入、輸出節(jié)點(diǎn));網(wǎng)絡(luò)又可以分為有向網(wǎng)絡(luò)(全部都是由有向弧組成的網(wǎng)絡(luò))、無(wú)向網(wǎng)絡(luò)(全部由無(wú)向弧組成的網(wǎng)絡(luò))以及混合網(wǎng)絡(luò)(包含了有向弧和無(wú)向弧)。在一些結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，為了能夠準(zhǔn)確分析系統(tǒng)的可靠性，一般會(huì)用網(wǎng)絡(luò)圖來表示。在分析網(wǎng)絡(luò)可靠性的時(shí)候，我們通常會(huì)做這樣的簡(jiǎn)化：系統(tǒng)或弧只存在正常和故障兩種狀態(tài);無(wú)向弧不同方向都有相同的可靠度;任何一條弧發(fā)生故障都不會(huì)影響到其他弧的正常使用。
2.2 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)最小路集的節(jié)點(diǎn)遍歷法。求網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)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(lián)絡(luò)矩陣法，其原理就是對(duì)一個(gè)矩陣進(jìn)行乘法和多次乘法運(yùn)算，這種方法比較適合節(jié)點(diǎn)不多的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行手算操作，但在節(jié)點(diǎn)數(shù)非常多的時(shí)候就不太適合了，因?yàn)槟菢舆\(yùn)算量會(huì)很大，對(duì)計(jì)算機(jī)的容量要求也很高，運(yùn)算時(shí)間也很長(zhǎng)，不太適合這種方法;其二，布爾行列式法，該種方法類似于求矩陣行列式，這種方法比較容易理解，操作簡(jiǎn)便，可以用手工處理，但是在節(jié)點(diǎn)比較多的網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用就比較繁瑣;其三，節(jié)點(diǎn)遍歷法以其條理清晰、能夠求解多節(jié)點(diǎn)數(shù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(shí)候容易出現(xiàn)差錯(cuò)。求網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)最小路集的基本方法是：從輸入節(jié)點(diǎn)I開始逐個(gè)點(diǎn)遍歷，一直到輸出點(diǎn)L，直到找到所有的最小路集為止，在這個(gè)過程中需要作出以下幾個(gè)判斷：判斷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是否有跟之前的節(jié)點(diǎn)重復(fù);判斷是否有找到最小路集;判斷是否已經(jīng)完成所有最小路集的尋找。
2.3 基于智能粒度計(jì)算分割的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)最小路集運(yùn)算。粒是論域上的一簇點(diǎn)，而這些點(diǎn)往往難以被區(qū)別、接近，或者是跟某種功能結(jié)合在一起，而粒計(jì)算是蓋住許多具體領(lǐng)域的問題求解方法的一把大傘，具體表現(xiàn)為區(qū)間分析、分治法、粗糙集理論?；谥悄芰６扔?jì)算改進(jìn)節(jié)點(diǎn)遍歷法的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)最小路集運(yùn)算方法一般作如下操作：首先是將傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)最小路集節(jié)點(diǎn)遍歷計(jì)算方法中的二維數(shù)組用一維表示出來，容易表示為n-1，這是因?yàn)閚節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)最小路集的最大路長(zhǎng)小于或等于n-1，即是啟用一維動(dòng)態(tài)數(shù)組，從輸入節(jié)點(diǎn)到輸出節(jié)點(diǎn)，逐個(gè)節(jié)點(diǎn)遍歷，并將結(jié)果存放在一維數(shù)組中，當(dāng)找到最小路集之后，就可以將結(jié)果寫入到硬盤的文件中，再繼續(xù)尋找下一個(gè)最小路集，找到后寫入硬盤文件，依次類推下去直到找到所有的最小路集，釋放一維動(dòng)態(tài)數(shù)組;其次，將融入到運(yùn)算中的數(shù)組以動(dòng)態(tài)的方式參與到運(yùn)算中去，完成運(yùn)算功能后就立即釋放掉，這樣就可以節(jié)省內(nèi)存空間，提高整體的運(yùn)算速度;再者，根據(jù)節(jié)點(diǎn)表示的最小路集文件，將其轉(zhuǎn)變成用弧表示的最小路集，并儲(chǔ)存起來以便于后續(xù)的相關(guān)計(jì)算;最后，利用智能粒度計(jì)算分割對(duì)象理論方法，采用動(dòng)態(tài)數(shù)組分層實(shí)現(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠性分析。
3 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)可靠性的實(shí)現(xiàn)
3.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)層次、體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。可靠的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)除了要配套先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，且其網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)和體系結(jié)構(gòu)也要具備先進(jìn)性，科學(xué)合理的網(wǎng)絡(luò)層次和體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)可以將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的性能充分的發(fā)揮出來。網(wǎng)絡(luò)層次設(shè)計(jì)就是要將分布式的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)隨著網(wǎng)絡(luò)吞吐量的增多而搭建起規(guī)模化的高速網(wǎng)絡(luò)分層設(shè)計(jì)模型。網(wǎng)絡(luò)的模塊化層次設(shè)計(jì)可以隨著日后網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的增加，網(wǎng)絡(luò)容量不斷的增大，以加大確定性，方便日常的操作性。
3.2 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)能力實(shí)現(xiàn)。容錯(cuò)性設(shè)計(jì)的指導(dǎo)原則是“并行主干、雙網(wǎng)絡(luò)中心”，其具體設(shè)計(jì)為：其一，將用戶終端設(shè)備和服務(wù)器同時(shí)連接到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中心，一般需要通過并行計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和冗余計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中心的方法來實(shí)行;其二，將廣域網(wǎng)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)鏈路和路由器相互連接起來，以確保任何一數(shù)據(jù)鏈路的故障不會(huì)對(duì)局部網(wǎng)絡(luò)用戶產(chǎn)生影響;其三，盡量使用熱插熱拔功能的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，這樣不但可以使得組網(wǎng)方式靈活，還可以在不切斷電源的情況下及時(shí)更換故障模塊，從而提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)時(shí)間工作的能力;最后，采用多處理器和特別設(shè)計(jì)的具有容錯(cuò)能力的系統(tǒng)來操作網(wǎng)絡(luò)管理軟件實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)的目的。
3.3 采用冗余措施。提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的容錯(cuò)性是提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)可靠性的最有效方法，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性設(shè)計(jì)就是尋找常見的故障，這可以通過冗余措施來加強(qiáng)，以最大限度縮短故障的持續(xù)時(shí)間，避免計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失、出錯(cuò)、甚至癱瘓現(xiàn)象，比如冗余用戶到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中心的數(shù)據(jù)鏈路。
4 結(jié)束語(yǔ)
研究計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠性對(duì)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(jìn)一步深入探討。隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的應(yīng)用遍及各個(gè)角落，其可靠性分析已經(jīng)越來越備受業(yè)界的關(guān)注。網(wǎng)絡(luò)可靠性分析的手段要本著理論服務(wù)于實(shí)踐的宗旨，將可靠性分析理論應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)中，使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)更加的科學(xué)、合理。
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