电子信息工程的关键技术分析及应用

2024-03-17楚成臣

科学与信息化 2024年2期

楚成臣

成武县苟村镇中心卫生院山东菏泽 274200

引言

现代社会电子信息工程起着重要作用，逐渐渗透到人们的生产生活中。同时，电子信息工程和多个学科存在关联，有着学科交叉特性。电子信息工程在开发过程中，要充分了解软件控制的内容，进而提高电子信息工程的技术水平。因此，有必要深入分析电子信息工程的关键技术，探讨如何做好技术应用工作。

1 电子信息工程的概述及特点分析

1.1 概述

现代信息技术可以模仿人的思维，因为其可以重构人的大脑，并且可以通过计算机运算来模拟和调用各个神经系统的功能，为此现代信息技术可通过对全局系统的控制，有效地区别各种信息的处理逻辑，并且能够逐步建立一种高效的独立操作模式。在此过程中，该技术将彻底改变传统的机械电子学转化效率低、计算过程复杂等状况。同时，该技术可大大提高计算的精确性和时效性，避免人为因素对其产生的错误[1]。

在过去的电子信息工程中，由于种种原因，易出现电子信息工程运行失败或故障问题。为此，可合理采取智能化控制技术，以此为机械设备的安全、维修提供科学的依据。另外，智能化技术的运用，可以对机械设备进行全面、细致的检测，及时发现和采取有效的防护措施，防止电子信息工程设备出现严重的故障问题造成难以预料的安全事故。如电子信息工程中涉及各种复杂的信号分析和处理，传统的信号处理方法在面对复杂和非线性的信号时存在局限性，而现代信息技术构造的神经网络，特别是深度学习网络，具有出色的自适应及学习能力。其可以自动从大量的信号数据中学习特征，对各种信号进行分类和识别，而且神经网络的信号分类和识别技术可以应用于实时系统监控和控制。通过对关键信号的分析和解读，可以及时检测和诊断系统的异常，从而排除故障。

1.2 特点

电子信息工程中应用信息技术，只有通过海量数据收集与处理，才能获得更加全面与可靠的数据信息。但传统信息处理技术无法有效处理大数据，也不能有效控制电子信息，无法满足社会发展需求，而通过合理使用信息技术，可大大提高信息处理的有效性[2]。

合理利用信息技术，高效开展电子信息管理，提高数据信息处理的效率。如，一旦发生问题，计算机系统可以设计与处理事件中的信息，开展相关数据分析，构建相应的数据库，系统性管理相应的数据信息。除此之外，信息技术还可以解决很多问题。

2 电子信息工程中关键技术的应用分析

目前，电子信息工程在以往模式的基础上，融合了多种类型的学科知识，是一项跨学科专业。其结合了不同类型学科中的精华部分以及与机械工程相匹配的学科知识，实现了物理结构与信息功能之间的完美结合，并且电子信息工程的智能化水平得到了很大的提升，能够为计算机系统的相关处理工作提供很大的便捷。

2.1 网络通信技术应用

2.1.1 通信技术模块。研发电子工程时，是以网络技术为媒介进行电子产品各类信息的交互、共享，以增强电子工程整体规划的合理性。通信技术是以网络环境为依托，进行多点信息传送，具有通信功能的程序有“腾讯”“钉钉”等。电子软件设计时，有效融合了通信技术，创建软件程序与其他功能模块、计算机应用的信息传输体系，增加电子工程信息管理的智能性。如果电子产品运行中，无法关联于其他程序，则会表现出技术性能的欠缺性，从而削减其在同类产品中的市场竞争力[3]。

2.1.2 智能技术模块。①神经网络。此技术智能控制的功能突出，能够模拟人的神经判断过程，有效控制信号，可用于电子产品精准控制层面，有助于减少指令内容的错漏问题。②专家系统。此技术智能学习能力较强，能够有效整合相关联的技术知识内容，高效给出问题的解决方案。例如，电子产品设计环节，使用CAD平台，能够从参数精确控制层面，给出更精确的产品规划。实践中，导入各类计算机数据，进行CAD处理，可减少10%的产品设计时间。例如，“深雷软件”具有较为智能的气象判断能力，出具的气象预测结果更具精确性。此软件成功整合了十余个气象预测单元，能够从气象、环境、发电等方面，给出精确的预测结果。

2.1.3 安全防护模块。电子工程运行的平稳性、数据处理的安全性，极为关键。如果电子产品的运行存在风险，将会带来较多不利问题，例如“信息泄露”“安防无效”等。在电子产品研发处理，设计者尝试创建“密码验证”模块，以此减少电子工程的运行风险。人工验证的防护体系，表现出防护能力不强、防护成本较高等特点。在“互联网+”环境中，引入计算机网络，加强技术融合，从网络层面创建安防屏障，能够有效减少系统风险。相比密码验证的防护机制，网络技术可进行动态监管，监测信息会快速回传计算机程序，创建出有效的数据处理过程，合理预判风险的危害性，高效消除风险。例如，人造卫星使用时，极易受到电磁波的干扰。使用量子密钥技术，有效转变了数据信息的传送方式，利用复杂的破译密码，成功抵挡了电磁波，以更安全的技术形式完成数据传输[4]。

2.2 数据挖掘技术应用

技术人员在进行软件开发时，因为各类数据信息的不同，在实际操作中就需要针对各类不同信息进行相对应的信息挖掘，如此不仅工作量大，而且内容繁杂。但是借助软件工程，可以系统地对各类数据信息展开全方位管控，而且软件工程可应用范围极广，不仅可以对各类数据信息进行同步且有效地管理，保证技术人员进行软件开发的同时，还能够针对各类信息和资源进行合理整合和更新，在保证软件开发质量的基础上，提升工作效率，推进研发项目的顺利开展[5]。

计算机软件工程中应用数据挖掘技术时，及时更新软件信息，保证数据挖掘技术的应用效果，技术人员通过观察对应程序在软件各内部结构中的实际反应，确定其各部分功能，并且通过数据挖掘发现其中潜藏的优势作用，对于软件运行中遇到的困难也能及时发现，方便第一时间做出反应，制定应对措施等，对于推进开发进度帮助很大。计算机软件开发与应用时，主要研究课题之一就是开源软件。开源软件开发中广泛应用克隆码的检测，高效开展数据复制与粘贴。信息化社会背景下要主动变革软件工程的生产，切实满足市场发展需求。传统软件工程项目存在一些问题，随着数据挖掘技术发展，信息数据量增加，通过数据挖掘做好数据筛选与修正，降低软件项目开发风险。计算机软件工程发展情况，整体呈现出系统化与复杂化。软件工程中应用数据挖掘技术，相关执行记录也是挖掘技术的主要组成部分。通过分析软件系统的路径，明晰各系统工作代码之间的联系。传统软件管理模式无法满足新软件工程的要求，直接影响到软件项目的各方面，降低软件项目进度。合理发挥数据挖掘技术的作用，进一步提高软件项目工作效率。

2.3 人工智能技术应用

2.3.1 网络信息安全技术应用。在智能产品设计中会面临来自多方面的安全威胁。若是在人工智能领域中应用网络信息技术，可以帮助人工智能更精准区分各种信息的安全性，将人工智能产品研发、设计等各个环节的数据信息都能够做系统审核，利用安全技术进行检测，保证数据应用的安全性、科学性。

同时，在人工智能领域电子信息技术的运用，还要建立一套系统的信息采集、统计、处理系统，经过对不安全信息的屏蔽，提升信息数据采集效率。此外，还能够经过对各种信息的安全优选，优化人工智能数据库，减少更多信息安全问题。

2.3.2 网络资源共享技术。随着电子信息技术的全面发展，对人工智能技术做出有针对性的升级，有利于网络资源共享资源的提升，而人工智能利用自身的特殊性，能够处理各种类型的数据，并经过多种渠道与电子信息技术融合，全面提升网络资源共享效率与数据处理精准性，以满足广大用户的需求。如P2P共享技术，其是用户通过渠道对有关资源加以搜集、分析，科学配置资源，并利用人工智能与P2P技术对网络平台中的相关数据资源进行搜集，用户在网络平台查阅有关资源[6]。

2.3.3 软硬件升级技术。现如今数据更新、升级的速度很快，人们也更青睐于新产品，所以人工智能产品的研发、设计，适应了大数据时代特征，满足了人们的需求。同时，还依赖于电子信息技术的硬软件的升级换代，保证了人工智能行业的健康发展。从本质层面看，人工智能行业发展中，产品的研发、服务水平的提升等，都离不开外部因素，所以，在科技时代，更要积极更新自身的发展战略目标，紧跟时代步伐，借助在电子信息技术硬软件升级技术的支持，优化人工智能产业结构。

2.4 其他信息技术应用

2.4.1 智能控制系统在电子信息工程中的应用。智能控制系统融合了先进的计算机技术以及人工智能技术，通过人为模拟的方式对电子信息工程进行特殊化的操作，通过智能化的机器来代替人为的手动操作，也就是模拟人类的逻辑思维模式、信息处理方式，将智能机器人代替工作人员对数据信息进行采集、分析和处理，这一先进的智能化控制系统在我国各个行业的发展中能够发挥至关重要的作用，极大程度上实现了各项生产任务的生产高效性，降低了一些高难度工作、危险性工作对工作人员造成的影响。

2.4.2 鲁棒控制的应用。柔性臂轨在生产阶段先要进行滑模变的构造控制工作，在此期间需要使用的鲁棒控制器对系统结构进行合理的配置和安排，因此，在实际的操作过程中需要通过有效的控制技术，明确主体结构，并依据控制理论提高对系统的操控效果。

2.4.3 模糊控制工程在电子信息工程中的应用。在电子信息工程的应用过程中，一般情况下会使用到模糊推理系统，对人脑的神经系统进行模拟。根据人类的逻辑模式和信息处理方法，对语言信号进行采集、接收和分析，并利用网络系统对各种语言信号进行传递，从而形成一个全方位的函数体系。机械工程的生产加工任务涉及了多种类型的生产程序，较为复杂，会加重工作人员的工作负担和精神压力，因此，专家学者提出了电子信息工程技术人员应该依据模糊控制理论简化生产加工流程，只需要确保数据信息的传输量在标准的范围内，规避以往传统方法效果差、自动化控制程度低的弊端问题[7]。

2.4.4 神经网络控制的应用。神经网络系统模拟了人类的大脑结构，连接不同的神经元形成复杂的网络控制系统，可以对海量的数据信息进行采集和处理，加深了人工智能化程度。其中，电子信息工程人员在机床的操作控制阶段，因为没有先进的技术支持，使得产品的切割精准性无法保证。而有了神经网络控制系统的加持，可以有效提高各种生产操作的精确性。