基于人工智能的计算机应用软件开发技术应用分析

肖涵铭

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摘要：人工智能技术在当前信息及数字技术逐渐发展的背景下，得到了越来越广泛的应用。基于不同行业领域对人工智能技术的应用要求差异，实际能够用于计算机应用软件开发的人工智能技术类型也有所不同。计算机应用软件是计算机能够发挥功能作用的主要表现途径。探讨计算机应用软件开发中应用的人工智能作用，需要基于具体的技术类型进行研究和分析。

关键词：人工智能；计算机应用软件开发技术；应用

引言

软件开发是计算机领域中非常重要的组成部分，且软件资源的覆盖范围相对较广，如系统软件和应用软件等方面。近年来，随着人工智能技术的不断发展，在各个行业和日常生活中都得到了广泛应用。利用人工智能技术可以有效提升计算机软件开发的效率和软件性能，但是人工智能技术在计算机软件开发应用的过程中需要掌握各项应用要点，才能保证良好的应用效果，提升计算机软件的综合性能。

1人工智能技术分析

1.1技术概述

人工智能技术是现代计算机领域中一项重点内容，对模拟、应用、拓展等人的智力概念、方式、技巧等方面进行了研究和分析，属于一项新型的工程技术体系。人工智能技术的应用，可以高度模仿人类智力和行为等，即可以利用计算机将人类的智能行为进行转化，形成机器语言。

1.2技术优势

1.2.1运算速度快

人工智能技术在计算机软件开发中可以有效提升运行效率，使运行速度始终保持在一个较高的水平。同时，人工智能技术属于模仿和拓展人类大脑的一种信息技术，可以有效、全面地获取各项数据，并进行集中处理和计算，所需要的时间相对较短。另外，应用人工智能技术时，利用各种逻辑程序进行预先设置，可以最大限度减小计算的误差，确保其准确性。

1.2.2安全性管理

人工智能技术主要由语音识别、机器学习、专家系统等组成。随着各项信息技术的发展，可以通过各种专家库进行全方位的自主学习和分析，并预测计算机软件开发中的安全事件指数，对一些常见故障进行自主处理，避免产生安全隐患。

2基于人工智能的计算机应用软件开发技术应用

2.1专家系统技术

专家系统技术在计算机应用软件开发中主要负责对软件进行误用分析，能够通过补充和完善入侵检测功能模块的方式，对用户应用软件的操作行为进行跟踪监测。在这一过程中，主要可以应用专家系统的NIDIS技术，以构建NIDIS系统的方式，应用该系统中具备的不同统计学方法提供各类入侵场景的编码，在输出相应的编码信息之后，系统也能够基于系统的程序来对编码特点进行汇总统计，从而生成模型。该模型中能够存储监测到的用户访问软件行为信息，而系统下设的子系统也能够在对用户操作行为数据进行分析的基础上，将其与前期搜集到的用户数据信息进行对比。如果在对比过程中发现相同点超过阈值，就可以认定存在入侵行为。

2.2人工免疫技术

在计算机应用软件开发中，应用人工免疫技术能够提升计算机软件的运行效率。以融入人工免疫算法的方式，充分发挥该类算法的拟合优势，将人工免疫算法的设计与实际的软件工程问题结合起来，能够基于自身较强兼容性的特点与其他算法有效融合，进一步改善计算机软件对于各类病毒的识别能力和杀毒能力。从这一方面来看，人工免疫技术在计算机应用软件开发中的作用也以入侵检测为主。

2.3神经网络技术

应用人工智能中的神经网络技术，能够以构建BP神经网络模型的方式，为计算机软件开发过程中可能存在的各种缺陷进行预测，有效提升计算机应用软件的性能。在实际应用神经网络技术时，主要经历数据预处理、计算机软件缺陷分类、管理类不平衡、计算缺陷数量特征、构建计算机软件缺陷预测模型5个步骤。数据预处理主要是指基于神经网络的反向传播原理，从神经网络模型训练数据出发，在对神经网络权值参数进行优化和建立多个模型之后，利用模型对验证数据的集合进行预测，然后从中筛选出精确度最高的模型。

3基于人工智能的计算机应用软件开发技术展望

3.1自然语言处理

（1）利用知识图谱和语义理解提高准确性和效率。当前，自然语言处理在处理复杂文本时还存在着一定的局限性，例如语言歧义和指代消解等问题。为了解决这些问题，未来的发展趋势是更好地利用知识图谱和语义理解技术，以便更精准地理解和生成自然语言。知识图谱可以帮助自然语言处理模型更好地理解实体之间的关系，而语义理解则可以帮助模型更好地理解自然语言中的隐含信息和上下文关联。（2）解决跨语言和多样性问题。自然语言处理涉及许多不同的语言和文化，在处理跨语言和多样性文本时，需要克服诸如语言差异、文化障碍等问题。因此，未来的研究需要探索如何将自然语言处理扩展到更多的语言和文化背景下，并提出新的算法和技术来解决跨语言和多样性问题，如基于元学习和多任务学习方法。

3.2量子计算

（1）推动量子计算机的实际应用。目前量子计算机仍处于早期研究阶段，但已经在一些研究领域取得了重要进展。未来，需要进一步推动量子计算机的实际应用，例如在密码学、化学反应等领域的应用，并逐步向更广泛的应用场景扩展。同时，还需要进一步提高量子计算机的稳定性和可靠性，更好地支持实际应用。（2）解决量子纠缠和量子误差校正等问题。在实际应用中，量子计算机面临着很多技术难题，如量子纠缠、量子噪声和量子失真等问题。为了克服这些问题，需要进一步开展量子传输和量子纠错等方面的研究。例如，需要发展新的量子纠错算法，改进量子编码技术，提高量子通信和量子传输的效率和安全性。

结束语

综上所述，将人工智能应用到计算机应用软件开发中，能够进一步完善计算机软件的功能，提升计算机应用软件的开发技术水平。现阶段，人工智能中的神经网络、专家系统、人工免疫及Agent技术已经在计算机应用软件开发中得到了有效利用。但考虑当前我国的计算机软件开发技术与发达国家仍存在一定的差距，在应用人工智能技术时，不仅需要注重加强保护应用软件的网络安全，还需要充分考虑不同行业和领域对于软件开发技术的应用需求。

参考文献

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[2]张海玉．基于人工智能的计算机应用软件开发技术研究[J]．软件，2022，43（5）：82-84．