（四川省什邡中学2016级11班，618400）
摘要：随着科学技术不断的变化与发展，大数据时代的到来简化了数据分析与处理的过程，转变了数据处理的思路，这种使用互联网+数学模型的方式为人工智能的发展提供了更多的思路。本文首先对大数据以及人工智能进行概述，分析了“互联网+数学模型”技术的发展，并对“互联网+数学模型”对人工智能的影响进行了相关的研究。
关键词：数学模型；“互联网+数学模型”；人工智能
由于我国科学技术不断的发展与进步，人工智能的出现为人们的生活带来的极大的方便。热工智能涵盖了多种技术，其中主要包括了：编程技术、语言技术、图像识别技术等。通过对逻辑的编程，达到计算机模仿人类进行工作的目的，在一定程度上提高了作业的准确性与高效性。在“互联网+数学模型”的技术下，人工智能也受到了一定程度的影响，将这种技术与人工智能进行融合，能够将人工智能应用到更加广泛的领域中。
一、大数据与人工智能的概述
1.大数据的概述
大数据的本质就是数据的集合，在集合内包含了各种类型的数据信息，传统数据库在进行大数据处理的过程中因为数据的规模庞大、种类较多所以会遇到相应的困难。大数据的主要特征有：首先数据的种类较多，因为大数据并不是单纯某一领域中的数据信息，而是涵盖了多种数据源信息，并且随着数据格式的变化以及社会的不断发展，数据的类型还会不断的丰富。其次是数据的真实性较强，由于数据不断的变化与发展，新型的数据不断的替代传统的数据，而且数据的更新速度不断的加快，数据更新较为及时，增加了数据信息的准确性与真实性。
2.人工智能概述
人工智能的发展主要是以通信技术和计算机技术为基础进行的，主要是利用计算机技术模拟人类的思维进行信息的处理工作。但是与人类相比，人工智能在信息处理的过程中主要是依靠电子计算机以及相应的程序，所以处理信息的速度较快，而且信息处理的准确性较高。人工智能技术是计算机发展技术中的分支，涵盖的技术广泛，使用人类的思维模式进行数据的处理将会成为计算机技术在未来发展过程中的主要趋势。
二、“互联网+数学模型”的发展
数学模型主要对某种行为或者是某种现象经过不断的观察与试验，总结出相应的经验。然后将观察的结果总结成一个能够反映内部关系的逻辑准则、数学公式的算法。将算法输入到计算机内，计算机会根据这些算法模拟事物发展的客观规律。“互联网+数据模型”主要可以分成三个阶段，在互联网规模较小的前期，互联网的拓扑均匀度较高。这一时机数学模型是随机图论，在这一时期经典的数学模型是Waxman数学模型。在中期阶段，互联网的规模逐渐的增大，层次与结构也出现了较大的改善，在这一阶段的数学建模方式仍然是随机图论，但在其中引进了层次结构，代表性的数学模型是TransitStub模型和Tiers模型。在后期阶段主要的数学模型就是Inet模型和BRITE模型。在这一阶段互联网的拓扑结构已经明显的建立起来，而且有着较高的理性认知，但是建立的数学模型要严格的审核。
三、“互联网+数学模型”对人工智能的影响
1.对语音识别性能的影响
“互联网+数据模型”对人工智能的语言识别有着较大的影响，根据相应的调查显示，目前职能语音识别系统中能够将语音识别的错误率降低了6%，这种情况意味着智能语音识别能够到达人类的水平。主要的过程是计算机通过分析人们发出的语言，根据计算机内部的数据处理模型获取语音信息并进行翻译处理工作，并且将翻译处理后的信息存储在计算机内。
2.对处理图像和识别图像的影响
由于智能设备终端出现在人们的日常生活中，对图像的处理工作也在逐渐的增加。目前人工智能在图像处理领域的发展越来越迅速，在保障图像识别正确的前提下不断的提升图像处理的效率成为了目前人工智能未来发展的新目标。将数学模型与人工智能图像识别技术进行融合，能够有效的降低图像是被的错误率，提升图像识别的质量。
3.在模式方面的影响
人工智能机器通过“互联网+数学模型”计算复杂信息，从而实现模式的识别功能。模式识别重要的内容一方面是声学信息的识别，另一方面是光学信息的识别工作。使用“互联网+数学模型”能够提高光学字符的是被度，提高光学字符的识别效率。在汉字识别的过程中，计算机会抽取汉字的主要特征，将汉字的自身代码录入到数据库中，识别后的汉字经过处理后与原本的汉字进行对比，找出相似的汉字作为输出的结果，这一过程的速度较快，效率较高在目前被广泛的应用。
总结：
综上所述，由于信息技术不断的提升，人工智能在我国各领域中被广泛的应用，在大数据的背景下将数据进行结合并找出数据之间的关系，构建数学模型，以互联网为基础，在计算机中模拟数学模型的反应。将这种方式与人工智能进行结合，对人工智能的语音识别、图像识别、以及模式的识别都有着较大的影响。
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