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摘要：隨著經濟的不斷發展，科技的提高，開闊了各個行業的發展前景，計算機網絡得到良好改善。隨著社會經濟的發展，計算機成為人們日常生活必備用品，但是要想計算機網絡迅速發展，還需要提高運行能力和整體性能，使計算機不斷滿足當下社會的需求。計算機網絡模型具備儲存信息、使信息規劃等不同特點，保證使用人員能夠快速搜索所需要信息。同時，計算機網絡還具備優化的優勢，使信息聯想，計算機神經網絡算法可以構造全面的信息儲存庫，保證信息儲存和信息處理。

關鍵詞：計算機網絡模型；神經網絡算法

計算機網絡在人們日常生活越來越重要，被廣泛應用到各個行業。隨著社會不斷發展，人們需求不斷加高，使計算機得到良好改善，目前，計算機網絡運用集線式服務器來實現網絡互連，促進網絡發展。但是也有很大弊端，過多的聯想信息雖然滿足人們需求，但是對技術的要求也更加苛刻，現有的技術滿足不了計算機網絡運行，使人們日常操作不方便。為了解決這一問題，研究人員需要全面優化計算機網絡，提高運行能力和性能，運用神經網絡算法，使計算機更加適合現代社會發展，儲存更多信息。

1神經網絡算法概論分析

1.1神經網絡算法整體概論神經網絡算法是按照人體大腦的思維方式進行模擬，根據邏輯思維進行推理，將信息概念化形成人們認知的符號，呈現在顯示屏前。根據邏輯符號按照一定模式進行指令構造，使計算機執行。目前，神經網絡被廣泛使用，使直觀性的思維方式分布式存儲信息，建立理論模型。優化網絡的神經網絡主要是Hop?eld神經網絡，是1982年由美國物理學家提出的，它能夠模擬神經網絡的記憶機理，是全連接的神經網絡。Hop?eld神經網絡中的每個神經元都能夠信號輸出，還能夠將信號通過其他神經元為自己反饋，那么其也稱之為反饋性神經網絡。

1.2優化神經網絡基本基礎Hop?eld神經網絡是通過能量函數分析系統，結合儲存系統和二元系統的神經網絡，Hop?eld神經網絡能收斂到穩定的平衡狀態，并以其認為樣本信息，具備聯想記憶能力，使某種殘缺信息進行回想還原，回憶成完整信息。但是Hop?eld神經網絡記憶儲存量有限，而且大多數信息是不穩定的，合理優化計算機聯想問題，使Hop?eld神經網絡能夠建設模型。

1.3神經網絡算法優化步驟簡述人工神經網絡是模擬思維，大多是根據邏輯思維進行簡化，創造指令使計算機執行。神經網絡算法是按照人體思維進行建設，通過反應問題的方法來表述神經思維的解；利用有效條件和能量參數來構造網絡系統，使神經網絡算法更加可靠；大多數動態信息需要神經網絡來根據動態方程計算，得出數據參數來進行儲存。

2神經網絡算法的特點與應用

2.1神經網絡主要特點神經網絡是根據不同組件來模擬生物體思維的功能，而神經網絡算法是其中一種程序，將信息概念化，按照一定人們認知的符號來編程指令，使計算機執行，應用于不同研究和工程領域。神經網絡在結構上是由處理單元組成，模擬人體大腦神經單元，雖然每個單元處理問題比較簡單，但是單元進行組合可以對復雜問題進行預知和處理的能力，還可以進行計算，解決問題能力突出，能夠運用在計算機上，可以提高計算機運算準確度，從而保障計算機運行能力。而且一般神經網絡有較強容錯性，不同單元的微小損傷并不阻礙整體網絡運行，如果有部分單元受到損傷，只會制約運算速度，并不妨礙準確度，神經網絡在整體性能上能夠正常工作。同時，神經網絡主干部分受到損傷，部分單元會進行獨立計算，依然能夠正常工作。

2.2神經網絡信息記憶能力神經網絡信息存儲能力非常強，整體單元組合進行分布式存儲。目前，神經網絡算法是單元互相連接，形成非線性動態系統，每個單元存儲信息較少，大量單元互相結合存儲信息大量增加。神經網絡具備學習能力，通過學習可以得到神經網絡連接結構，在進行日常圖像識別時，神經網絡會根據輸入的識別功能進行自主學習，過后在輸入相同圖像，神經網絡會自動識別。自主學習能力給神經網絡帶來重要意義，能夠使神經網絡不斷成長，對人們未來日常工作能夠很好預測，滿足人們的需求。

2.3神經網絡的突出優點近年來，人工神經網絡得到越來越多人重視，使神經網絡得到足夠資源進行良好創新。人工神經網絡是由大量基本元件構成，對人腦功能的部分特性進行模仿和簡化，人工神經網絡具備復雜線性關系，與一般計算機相比，在構成原理和功能特點更加先進，人工神經網絡并不是按照程序來進行層次運算，而是能夠適應環境，根據人們提供的數據進行模擬和分析，完成某種運算。人工神經系統具備優良容錯性，由于大量信息存儲在神經單元中，進行分布式存儲，當信息受到損害時，人工神經系統也可以正常運行。人工神經網絡必須要有學習準則制約來能夠自主學習，然后進行工作。目前，人工神經網絡已經逐步具備自適應和自組織能力，在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。通過一定學習方式和某些規則，人工神經網絡可以自動發現環境特征和規律性，更貼近人腦某些特征。采用并行分布處理方法，使得快速進行大量運算成為可能。神經網絡的一個很大的優點是很容易在并行計算機上實現，可以把神經的節點分配到不同的CPU上并行計算。錢藝等提出了一種神經網絡并行處理器的體系結構，能以較高的并行度實現典型的前饋網絡如BP網絡和典型的反饋網絡(如Hop?eld網絡)的算法。該算法以SIMD(SingleInstructionMultipleData)為主要計算結構，結合這兩種網絡算法的特點設計了一維脈動陣列和全連通的互連網絡，能夠方便靈活地實現處理單元之間的數據共享。結合粒子群優化算法和個體網絡的并行學習機制，提出了一種基于粒子群優化的并行學習神經網絡集成構造方法。

3結束語

全球化的發展，信息交流不斷加快，促使各個行業相互融合。神經網絡算法具備簡單、穩定等不同優勢，神經網絡研究內容相當廣泛，神經網絡算法能夠與其它算法相互結合，在一定程度提高計算機網絡模型運算能力。但是計算機網絡模型中神經網絡算法學習能力比較低下，梯度下降法不準確，所以需要有關人員進行深度研究，探索神經網絡算法，使其更加完善，從而保證計算機整體性能的提高。

參考文獻：

[1]陳竺.計算機網絡連接增強優化中的神經網絡算法[J].電子技術與軟件工程,2014(19).

[2]史望聰.神經網絡在計算機網絡安全評價中的應用分析[J].自動化與儀器儀表,2016(06).

作者：王陽 單位:吉林工程職業學院