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专家知识库。作为专家系统不可或缺的一部分,专家知识库的正确应用直接关系到整个系统应用的影响。当前专业知识的建设主要由理论和特殊要素组成,已知内容将转换为代码并保存。数据库专业人员使用相关的管理技术进行维护和评估,该技术部分地找到了实际应用。
大数据时代建立规则产生式专家系统。当前保护网络安全主要是使用通用方法来优化系统。简而言之,该系统是基于专业经验摘要的识别系统,可防止用户在使用过程中受到外界干扰。系统管理员应汇总所用外部信息和数据属性代码的摘要,收集内部信息和频率,并测试上述系统的具体用途,系统的智能任务是检查系统是否可以主动响应。由于涉及人工智能,专家可以同时完成与编程相关的独特系统的创建,大大减少了后续网络保护的被动负载。此外,作为大规模培训的一部分,可以使用特殊保护系统来检测病毒,并且由于该系统具有检测特殊系统中的故障的能力,因此可以相应地测试其功能。恢复后,该系统的质量逐渐在社区得到使用,并得到了实践的证实。另外,现代专业开发工具主要包括Prolog、Gens人工智能等,可以模拟专家的逻辑思维,并保持解决网络信息安全等问题所需的知识,为分析和使用历史数据奠定了重要的基础,可以用于保护网络安全。
在系统维护方面的应用分析。在管理和维护计算机系统的过程中,这对于计算机网络的安全性也非常重要。人工智能允许用户监视和管理计算机系统,并及时删除病毒,以消除隐藏的安全威胁,并防止隐藏的安全威胁。第一,是描述IT管理的基础知识,设置特定权限,并提高管理效率是,以便可以通过实时IT操作执行计算机网络的定期维护和管理。检测病毒的存在,及时停止和消除计算机安全风险。第二,定期维护计算机网络。包括人造计算机操作系统、计算机防病毒程序、防火墙和备份系统等。如果有危险的可能性,必须及时消除。第三,保护计算机核心免受侵害,保证计算机速度,并提高网络稳定性。
神经网络的运用。人工智能中目前最广泛使用的神经网络,是一种能够基于有效处理来创建网络防御机制的技术。特别是,通过由于临时网络中信息的复杂处理以及决策神经网络的功能,性能得到了显著提高,并且可以在网络空间中安全地工作。特别是,一方面,神经网络可以通过处理复杂的数据信息,分析数据结构系统,从而提高其处理数据的能力,可以有效地处理相关因素。另一方面,与现有数据处理过程中项目的处理状态有关。通过有效处理大量威胁信息,并改善安全保护,与神经网络同时处理多个设备的能力,极大地提高了数据处理能力。