趙恒 王寧寧

大數(shù)據(jù)是一種新興的技術(shù)內(nèi)容，它主要是指在一定時間范圍內(nèi)，結(jié)合計算機程序表現(xiàn)出來的因特網(wǎng)上信息咨詢的收集、分析和處理數(shù)據(jù)的內(nèi)容。大數(shù)據(jù)一般具有多樣化的信息處理機制，在互聯(lián)網(wǎng)信息咨詢和用戶網(wǎng)絡(luò)行為習(xí)慣方面收集和整理大量數(shù)據(jù)，目前已廣泛應(yīng)用于通信工程、網(wǎng)絡(luò)工程、電子科技等眾多技術(shù)領(lǐng)域，構(gòu)建了以人、計算機、網(wǎng)絡(luò)三位一體為基礎(chǔ)的計算機信息技術(shù)應(yīng)用體系，使各行業(yè)的整體生產(chǎn)效率最大化。本文主要研究大數(shù)據(jù)應(yīng)用背景下的計算機信息處理技術(shù)。

一、基于大數(shù)據(jù)分析的計算機信息處理技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀

現(xiàn)代生活中，數(shù)據(jù)資源存在于各個方面，各個領(lǐng)域都在不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù)，各種產(chǎn)品的使用，也會隨之產(chǎn)生一定的數(shù)據(jù)資料，從圖像到電子產(chǎn)品，等等，都是對數(shù)據(jù)的靈活使用，使國民生活與數(shù)據(jù)密切相關(guān)。把這類數(shù)據(jù)做好精煉，再通過整合對比分析等方式完成數(shù)據(jù)處理，就可以達到對數(shù)據(jù)資源有效利用的目的，促進數(shù)據(jù)的開發(fā)和應(yīng)用。

采用計算機管理數(shù)據(jù)的方式，對具體文本進行概括，對抽象數(shù)據(jù)進行再分析是其主要工作內(nèi)容。與人的大腦相比，人的信息采集往往采用場景感知的方式進行，然后通過大腦來完成信息處理，從而讓人獲得數(shù)據(jù)信息所蘊涵的意義，這種改變過程往往比較復(fù)雜。但在計算機語言轉(zhuǎn)換中，它與人的反應(yīng)相比還不夠靈敏，通常是通過二進制方式輸入數(shù)據(jù)進行處理，而在二進制管理數(shù)據(jù)內(nèi)部，處理過程比較復(fù)雜，需要將各進制數(shù)據(jù)相互結(jié)合，才能進行數(shù)學(xué)上的深度運算。

對于處理方法，通常有以下幾種方法。第一，在大數(shù)據(jù)中，需要確定管理權(quán)限向量的大小，以進制方式轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，它們都是基于大數(shù)據(jù)的分析，通過計算機原理完成結(jié)合。而且各種活動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)雖然數(shù)量眾多，但并不是所有的數(shù)據(jù)都具有應(yīng)用價值，在面對無用數(shù)據(jù)時，需要完成篩選工作，簡要刪除數(shù)據(jù)，這樣在刪除無用信息時，其工作量相對較大，在計算機管理中，要充分考慮到數(shù)據(jù)刪除、數(shù)據(jù)后期輸入等問題，不斷創(chuàng)新篩選方法，從而提高信息管理的質(zhì)量和效率。

另外，在操作計算機時，各種存儲方式的定義不同，數(shù)據(jù)庫的存儲功能也有一定的限制，而在其他介質(zhì)的應(yīng)用中，可以通過移動硬盤等形式進行數(shù)據(jù)存儲，在保證數(shù)據(jù)實時更新的同時，方便及時地保存有效數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)流媒體環(huán)境下的應(yīng)用，可以在一定范圍內(nèi)達到壓縮收集大量數(shù)據(jù)的目的，在網(wǎng)絡(luò)運行過程中，現(xiàn)有的寬帶網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶嶋H需求無法完全滿足，因此應(yīng)對相關(guān)工作方式需要不斷創(chuàng)新，如減緩當(dāng)前文件的處理速度等，重點是保證網(wǎng)絡(luò)的安全和穩(wěn)定。

在計算機網(wǎng)絡(luò)的使用、大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用等方面，需要重視預(yù)防和控制工作的質(zhì)量，如果存在安全防護問題，將導(dǎo)致數(shù)據(jù)資源的泄漏。受開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的影響，數(shù)據(jù)交替要避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)差錯、數(shù)據(jù)錯位等情況，更要避免出現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)安全的數(shù)據(jù)丟失、錯誤等情況。

二、大數(shù)據(jù)支持下的計算機信息處理技術(shù)應(yīng)用探討

當(dāng)前，以大數(shù)據(jù)為支撐的計算機信息處理技術(shù)應(yīng)用體系逐步豐富，呈現(xiàn)出大量豐富的技術(shù)內(nèi)容，并在計算機信息處理技術(shù)應(yīng)用中發(fā)揮了重要作用。

（一）信息采集與加工技術(shù)

以大數(shù)據(jù)為支撐的計算機信息處理技術(shù)系統(tǒng)，可以構(gòu)建信息采集和加工技術(shù)系統(tǒng)，它所建立的數(shù)據(jù)模型具有很強的實時性，可以實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)中存在的信息內(nèi)容的有效處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)容的采集。一般而言，基于大數(shù)據(jù)的信息采集和加工技術(shù)基于數(shù)據(jù)模型的內(nèi)容類型包括兩類：一類是流處理數(shù)據(jù)模型，另一類是批量處理數(shù)據(jù)模型。它的中流處理數(shù)據(jù)模式可以在一般情況下對計算機數(shù)據(jù)傳輸速度進行調(diào)速處理，以保證調(diào)速處理的精確性，簡言之，它主要是對計算機大數(shù)據(jù)信息內(nèi)容的正確性和時效性進行調(diào)速，保證在計算機整理內(nèi)部空間建立大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)體系，結(jié)合內(nèi)部數(shù)據(jù)信息的梳理和處理過程對計算機大數(shù)據(jù)信息處理過程進行收集和索引，同時實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息內(nèi)容的篩選和收集，保證數(shù)據(jù)信息處理的有效到位。本流程將特別采用分析、存儲等精處理技術(shù)方式，保證數(shù)據(jù)處理的有效性到位。同時還應(yīng)建立動態(tài)監(jiān)測模式，對可能忽略的數(shù)據(jù)內(nèi)容進行處理，分析其數(shù)據(jù)變化的可能性，結(jié)合數(shù)據(jù)傳輸分析調(diào)整數(shù)據(jù)，并傳送至固定地點，體現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)容的預(yù)設(shè)作用，發(fā)揮其數(shù)據(jù)應(yīng)用價值。

（二）虛擬資源調(diào)度技術(shù)

虛擬資源調(diào)度過程主要是利用虛擬網(wǎng)絡(luò)的配置，確保其資源設(shè)置管理和虛擬存儲到位，建立以大數(shù)據(jù)計算機信息處理技術(shù)為核心的核心系統(tǒng)，對多種資源內(nèi)容進行整合收集，對有效資源進行存儲處理。其中，建立資源優(yōu)化技術(shù)體系，對虛擬化技術(shù)的應(yīng)用過程進行數(shù)據(jù)處理，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)信息內(nèi)容的靈活調(diào)度，合理地劃分、安裝和調(diào)度虛擬云資源信息內(nèi)容，并形成一個完整的計算機應(yīng)用和服務(wù)技術(shù)體系，以保證圍繞資源自動調(diào)度過程對大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)內(nèi)容進行調(diào)整。其中，要有效地處理虛擬資源的調(diào)度過程，保證虛擬資源系統(tǒng)中的硬件和軟件資源以及網(wǎng)絡(luò)資源的內(nèi)容得到有效的調(diào)度。

（三）信息數(shù)據(jù)挖掘

運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對計算機信息數(shù)據(jù)進行挖掘時，應(yīng)運用信息數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，確?；谝蛱鼐W(wǎng)信息數(shù)據(jù)搜索和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)的綜合技術(shù)體系的建立，保證數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性分析和挖掘技術(shù)的應(yīng)用到位。建立了一套基于Internet平臺的核心排序算法，并與各種流媒體平臺相結(jié)合，優(yōu)化信息數(shù)據(jù)判斷內(nèi)容，從內(nèi)容中尋找關(guān)鍵文本特征，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效采集。簡單地說，就是基于主流算法對數(shù)據(jù)內(nèi)容逐個點、逐個組、逐個列進行有效調(diào)整。

（四）遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

通過將Genetic Algorithm遺傳算法應(yīng)用于計算機系統(tǒng)中，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以確保隨機思維內(nèi)容的生成符合生物發(fā)展和進化規(guī)律的前提條件，優(yōu)化信息資源的獲取和分析過程，保證在遺傳尋優(yōu)的基礎(chǔ)上融入概率思維內(nèi)容，確保數(shù)據(jù)信息中自動調(diào)節(jié)的數(shù)據(jù)信息搜索到位。同時，還應(yīng)考慮信息技術(shù)識別功能的分析，以遺傳算法為基礎(chǔ)對人工智能內(nèi)容進行分析，建立完善的機器人學(xué)習(xí)機制，甚至參與到物流領(lǐng)域中來，以參考生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和信息傳遞模式，模擬計算機網(wǎng)絡(luò)中的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)用戶的實際行為習(xí)慣，有效地處理算法內(nèi)容。

當(dāng)前廣泛使用的大數(shù)據(jù)遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用主要圍繞閾值分割的本質(zhì)是基于區(qū)域分類的計算過程，當(dāng)圖像通過閾值回歸到不同區(qū)域并實現(xiàn)分割時，需要根據(jù)圖像特征信息位數(shù)分別對一維、二維和三維的閾值進行超聲分割或多維閾值空間分割分析。在理論層面上，合理利用大數(shù)據(jù)技術(shù)中的一維方法可以更容易地擴展多維的空間分割方法，但其缺乏一定的實用性，很難滿足工程上實用的要求。但量子遺傳算法原理簡單，計算效率高，并行性好，可用于多維（大于一維）的超聲波分割圖計算過程中。

三、結(jié)語

在大數(shù)據(jù)技術(shù)時代，為計算機信息處理技術(shù)應(yīng)用所帶來的利好優(yōu)勢多多，創(chuàng)造的技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢發(fā)展空間大，這些都為各行業(yè)企業(yè)的未來科技發(fā)展創(chuàng)造了機遇。