神经网络技术在信息系统中的应用

张瑜

内蒙古电力（集团）有限责任公司数字研究分公司内蒙古呼和浩特市 010020

摘要：信息系统作为信息化建设的重要组成部分，在日常生产生活中占据着越来越重要的地位。然而，在实际应用中，仍然存在信息流程分散、管理效率低、安全性低等问题。随着技术的不断发展，神经网络技术逐渐成为人工智能领域的研究热点。神经网络作为一种模拟人脑神经元工作的算法，在许多领域显示出巨大的应用潜力，其中就包括信息系统。基于此，本文后续就神经网络技术在信息系统中的应用展开相关探究，希望为我国相关领域实现高质量发展提供更多参考。

关键词：神经网络技术；信息系统；技术应用

中图分类号：TP393文献标识码：A

引言

基于对人类传统思维和行为模式的模拟、延伸和扩展，对智能理论、智能方法、智能技术和智能应用系统进行了一系列研究和开发。神经网络是当代技术革命的浪潮，也是现代科学技术的成果之一，它可以在一定程度上改变人们的生活环境和工作领域。当神经网络技术与信息系统相结合时，意味着人工劳动将被智能机械设备大大取代，在优化劳动效率和准确性的同时减少人力产出。这对每个行业都有积极的发展意义。同时，信息系统与神经网络的集成可以最大限度地发挥神经网络的应用优势，也能够满足社会多样化发展的各项需求，为人类社会科学技术的进步提供有效支点。

1 神经网络技术

神经网络是模拟人脑神经元工作的算法，通过大量互连的节点（神经元）形成复杂的网络结构，这些节点通过加权输入和激活函数等机制实现信息处理和决策功能。神经网络可以通过学习从大量数据中提取有用的特征，并进行准确的预测和分类[1]。在信息系统中，神经网络技术的应用效率相对较高。以人脑为基础，通过模仿思维模式来执行既定的工作程序，从而反映神经网络技术的相应功能，智能地操作和处理相关数据信息。事实上，神经网络技术的容错能力非常强，在实际应用中，可以表现出与不同类型和复杂内容的数据信息的高度兼容性。同时，神经网络技术具有较强的学习能力，可以根据不同的应用环境进行一定程度的改进，在不断变化的网络环境中保持较高的学习水平，快速接受新知识、新需求，最重要的是，神经网络技术可以对系统数据信息实施不间断的持续监测，为计算机网络建立起了实时安全保障。

2 神经网络技术在信息系统中的应用价值

（1）有利于提高信息系统处理意外问题的能力。随着信息系统的不断发展和网络规模的不断扩大，网络拓扑结构也越来越复杂，这使得信息系统难以及时响应和处理紧急情况。神经网络技术可以通过数据挖掘、机器学习、智能算法等手段快速识别和分析网络中的问题，并提供快速解决方案。例如，在网络安全领域，神经网络技术可以自动检测网络攻击行为，识别异常流量，并自动阻断攻击流量。这样，可以大大提高信息系统处理意外问题的能力，确保网络的安全和稳定运行。（2）有利于提高信息系统的管理能力。信息系统的管理包括设备管理、资源管理和用户管理等多个方面，这些方面繁琐且容易出错。神经网络技术可以通过自动化和智能化有效地提高信息系统的管理能力[2]。例如，利用神经网络技术可以实现设备故障自动检测和诊断、资源自动调度和管理，以及用户行为自动识别和管理等功能。这样，就能大大减轻管理工作的负担，提高信息系统的管理效率。

3神经网络技术在信息系统中的应用

3.1 系统管理与评价

在大数据时代，新的数据信息不断产生，数据资源不仅数量巨大，而且种类繁多。传统的信息系统已经不能满足大数据时代的应用要求。更新和升级信息系统是发展的必然要求。为了满足大数据时代数据信息处理的要求，使海量数据信息的处理变得简单方便，将神经网络技术应用于信息系统是一种非常有效的数据处理方法[3]。如图1所示，将神经网络技术应用于信息系统可以有效地帮助人们处理各种类型的数据信息，解决工作和生活中遇到的问题。此外，使用神经网络技术还可以在确保信息系统管理和评估工作的有效性方面发挥重要作用，并显示计算机的实时运行状态，使信息数据管理评价质量得到显著提高，让人们能够安全地使用计算机，在大数据背景下充分满足用户对信息系统提出的新要求。

图1 系统结构图

3.2 数据库技术

神经网络和信息系统的结合可以充分利用数据集成和交互式共享的功能来解决各种实际问题。在数据库领域，神经网络技术可以在保留传统数据库结构特征的同时构建新的数据库系统。神经网络技术可以阐明数据库中一系列具有应用和逻辑关系的多重反应，最终构建一个具有多重含义的网络环境来解释实体和数据之间的各种需求关系。神经网络技术的非线性问题解决能力，当与信息系统相结合时，可以过滤有用和准确的信息，并处理模糊信息[4]。这种处理方法提高了信息系统的数据处理效率，有助于工作人员高效准确地处理信息数据。这种组合也可以在各个行业发挥关键作用，技术的集成有助于创新商业模式和解决实际问题，为人类社会的发展带来广泛影响。透过神经网络与信息系统的结合，能更深入地理解数据，并有效利用其所蕴含的价值，推动科技进步和社会发展。

3.3 数据挖掘

随着大数据时代的到来，人们对数据的价值有了更深的理解，同时也提出了数据挖掘的概念。数据挖掘技术目前的应用时间相对较短，但其重要作用不容忽视。数据的价值只有在挖掘之后才能得到充分的体现。通过对数据的合理推测和分析等一系列挖掘和处理措施，可以得出最终结论，并充分展示数据的重要价值。将神经网络技术应用于数据挖掘领域，可以充分利用神经网络技术覆盖广泛平台的优势，借用不同的算法，快速处理数据，提高数据处理的准确性，充分满足用户对数据信息的需求[5]。神经网络技术在数据挖掘中的应用，能够充分利用神经网络技术的智能化优势，对海量数据进行科学分类、精准处理，还能够有效优化数据信息，保证数据信息的准确性，在大数据时代，为用户获取和使用数据信息提供高效、优质的服务。

3.4 安全管理

（1）系统安全事件发生后，传统的安全技术需要大量的时间进行分析和响应，而神经网络技术可以实现对网络攻击的快速自动识别和响应。通过使用机器学习算法，神经网络可以分析历史数据，并根据攻击的特征和模式识别和分类攻击。当检测到可疑网络活动时，神经网络可以自动触发警报或阻止攻击行为，从而提高信息系统的安全性能。（2）神经网络技术还可以对系统安全性进行预测和预警，以便及时采取措施应对潜在威胁。通过分析网络流量、日志数据和其他网络信息，神经网络可以识别潜在的安全威胁并生成警告报告。这样，网络管理员就可以及时采取措施，防止威胁的实际发生。神经网络还可以进行风险评估，帮助网络管理员了解网络安全状况，并确定哪些区域需要加强安全保护。（3）神经网络技术还可以在网络入侵检测、漏洞分析和网络安全事件响应中发挥作用。通过使用神经网络等神经网络算法，可以对网络流量进行实时监测和分析，以检测入侵行为。总之，神经网络技术在信息系统安全管理方面的应用，为信息系统安全提供了一种新的解决方案，可以提高信息系统安全性能、预防和响应系统安全事件，有利于维护信息系统的安全和稳定。

结束语

综上所述，神经网络技术在信息系统中的应用为社会发展和企业创新带来了巨大的机遇和挑战。通过对神经网络技术的不断深入研发，可以进一步提高信息系统的智能化水平，为企业和用户带来更多便利和创新。

参考文献：

[1] 关雷,王希忠,黄俊强. 神经网络在信息系统安全评价中的应用研究 [J]. 计算机安全, 2014, (04): 29-32.

[2] 黄宇栋. BP神经网络在信息系统数据分类中的应用研究[D]. 中国地质大学（北京）, 2013.

[3] 肖龙,方勇,戴宗坤等. 基于模糊神经网络的信息系统风险分析 [J]. 计算机应用研究, 2006, (05): 137-139.

[4] 尹隽,彭艳红,陆怡等. 基于深度神经网络的企业信息系统用户异常行为预测 [J]. 管理科学, 2020, 33 (01): 30-45.

[5] 陆怡. 基于深度神经网络的信息系统用户异常行为预测研究[D]. 江苏科技大学, 2019.