应用数学在信息化技术领域的应用研究

胡娇铃

【摘 要】科学技术的不断发展与信息技术的广泛应用为我国的发展提供了巨大的推动力，应用数学在信息化技术领域中具有广阔的应用前景，如网络技术、数据加密、身份认证、数据挖掘等。应用数学充分优化了信息化技术，对其在信息化技术领域的应用进行深入的研究具有重要意义。

【关键词】应用数学；信息化技术；数据加密；数据挖掘

【中图分类号】O29 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）06-0158-02

应用数学能够有效地解决人们研究信息化技术中的难题，而信息化技术同时也为应用数学提供了新的发展方向。

1 应用数学在信息化技术领域的作用

1.1 应用数学促进了信息化技术的优化

20世纪信息化技术就已诞生并不断地发展，经过几十年的发展，20世纪90年代数据库的产生使数据信息的含量得到了巨大的扩展，并且增长速度极快，这给当时的数据处理造成了巨大负担，人们难以对繁杂无序的数据进行有效的处理。在此背景下，应用数学被派上用场，通过应用数学技术，以数据仓库技术进行统计，实现了数据的充分挖掘与有效整理。这使得企业在生产过程中对各项数据实现了有效的处理，为其制定决策、规划发展方向提供了参考，应用数学得到了更广泛的应用。而互联网进一步推动了数据信息传播，在企业发展中通过各种方法对用户的消费需求及内在消费规律进行深入的分析，从而使企业针对特殊需求进行针对性的业务开发等。

1.2 应用数学拓宽了信息化技术领域

随着我国在各个领域中不断地运用信息化技术，信息化技术的范围得到了巨大的拓展，以计算机、互联网络等为基础的平台建设不断完善，通过网络从事各种工作的群体愈加庞大，数据信息的产生愈发快速，信息化规模以前所未有的速度拓展，这要求数据信息处理的相关技术不断更新，以满足当前海量的信息处理要求。当前各种计算机软件与相应的硬件在设计过程中均离不开应用数学的身影。应用数学在信息化技术领域中的充分应用对信息系统及其相关应用的运行效率有着重要的推动作用，对信息化技术的进一步拓展具有重要意义。比如，可以通过对数据的加密算法进行改进，使用户的个人信息安全得到保障。同时，通过优化数据的加密、压缩、传输等方面的技术，使信息技术在硬件设备一定的情形下为众多用户提供个性化的服务，满足不同用户的需求。并且，各种新兴信息获取技术的发展也需要相应的应用数学方法为其提供进一步整理与分析。此外，通过应用数学中微分、统计学、控制理论等，能够实现企业生产经营的自动化，在医疗卫生、语音识别、城市发展等领域中也有广阔的应用空间。

1.3 信息化技术推动了应用数学的发展

应用数学在促进信息化技术的优化与拓宽信息化技术领域的同时，信息化技术也对应用数学自身的发展提供了相应的推动力，应用数学也在相应地发生着演变。信息化技术在发展的过程中不可避免地会出现一系列的问题，而应用数学对其进行解决的过程同样也是自身不断优化的过程，二者实现了共同的发展。比如数据加密技术的算法，在原有算法的基础上逐渐出现了一些新的算法，但是今后数据加密的算法仍有进一步的发展方向。第一，密钥加密算法需要进一步完善；第二，对称与非对称性密钥加密算法的综合运用；第三，当前多种类型的数码产品均需要保障用户的信息安全，如何将用户的信息风险降至最低，防止信息泄露，减少经济损失成为进一步的发展方向。信息化技术的不断发展使得各种有关应用数学的计算工具得到了更新，同时也在一定程度上改变了其思维模式。比如，当前的云计算能够在计算机上对海量的数据信息进行高效地运算，同时数学模型在信息化技术的助力下验证效率更高，应用数学因此得到高速发展。

2 应用数学在信息化技术领域中的应用

2.1 应用数学在数据加密中的应用

数据加密是保护企业核心机密与用户私密信息的重要手段，公开的数据信息经过应用数学的特殊处理后，将其变为无法直接打开的文本，需要输入用户设置的密码才能够打开，这使得用户加密的信息很难被其他人修改或盗用。尤其在当前愈发激烈的社会竞争中，人们进行金融交易时大量数据需要保密，数据加密技术为交易活动提供了安全保障，并对交易平台的稳定发展做出了贡献。数据加密在当前已经得到了广泛的应用，其中充分体现着应用数学的元素。比如，当前我国的网络购物发展迅速，各种购物APP层出不穷，人们购物更加方便快捷，数据加密技术与数字证书在其中的使用防止了人们购物时个人信息的泄露，人们通过网络购物时得以更加放心。电子商务的盛行使得我国每天通过网络达成的交易数量剧增，在巨大的交易量下，隱藏着众多数据安全隐患。为保证网络交易的安全，需要通过数据加密技术为其提供安全保障，而应用数学的应用能够提供更加精密的算法。

2.2 应用数学在网络技术中的应用

当前信息的传播对互联网的依赖逐渐提升，网络的高效运行是信息传播的前提，而网络的飞速发展与日趋完善离不开拓扑学的贡献。随着人们生活水平的提高，越来越多的人开始接触网络，网民数量逐年增多，网络系统面临的压力越来越大，问题开始逐渐显现。为有效解决这些问题，可以将应用数学充分地应用其中，通过应用数学构建一个更加完善的网络模型。在新的模型中，在对原有信息深入分析的基础上，通过假设对其进行充分的整合及有序排列，在应用数学中几何原理的应用下为网络的完善提供新思路，对网络负载、传输速度及方式等有效解决，从而实现整个系统的优化。应用数学在网络技术中构建全新模型的过程中，需要明确拓扑学依然是其理论基础，应用数学在其中是对网络模型的完善与发展。随着我国科学技术的飞速发展，网络技术中显露的问题与不足在拓扑学的支撑与应用数学的调和下必将得到解决，网络模型必将愈发完善。

2.3 应用数学在模式识别中的应用

利用计算机技术对某一事件全过程的数据信息进行处理与识别，在计算机运算下，通过图像处理与模式识别算法对数据信息进行处理。模式信息为识别事件中的文字、图像、音频、视频等具体的对象，同时也可以为一个事件的状态、程度等较为抽象的对象。信息化技术的发展使得数据信息得到了爆炸式的增长，这些数据信息需要通过有效的手段将其由数字转化为有价值的信息，图像处理与模式识别是一项有效的手段。模式识别具有多种方法，如统计、模糊、句法结构等模式识别，这些方法建立在应用数学工具的基础上，将事件中的信息数字化、抽象化，然后通过数学函数对其分门别类。不同应用具有不同的问题，其所需要的应用数学方式也有所不同，当前统一的模式识别理论尚未形成。模式识别如今得到了广泛的应用，在各个领域中均有其身影，如卫星图、工业领域中对产品的检测、医学领域中的图像分析、语音与指纹的识别等。模式识别技术在未来必将大展身手，如今世界各国均在模式识别技术的研发中投入了巨大的精力，其中的难点为如何对信息进行有效地处理与运用，模式识别的对象为图像等，这些非数字信息如果无法精确地转化为能够被计算机识别的符号，并被计算机进行充分地归类，将会降低信息处理的速度。应用数学能够对非数字信息进行统计学分析，进而发现信息的分布规律，从而开发更为匹配的函数。

2.4 应用数学在数据挖掘技术中的应用

随着信息化技术的不断发展，数据信息的含量不断丰富，其中必然混杂着大量与用户无关的信息。为有价值信息的获取造成了极大的困扰，数据挖掘技术能够从大量充满干扰性的、无关的、残缺的数据中挖掘中最有价值的信息。随着数据挖掘技术的广泛发展，其在商业领域的应用中大放异彩，对商业领域中异常信息的发现及影响力较强的信息的发掘成为众多学者的重点研究方向。目前数据挖掘技术并未取得突破性的进展，仍存在诸多问题，研究人员仍在不断地探索中。数据挖掘技术中的应用数学涵盖了概率论、归纳学习、聚类分析、决策树、统计分析等方法，如何提升信息利用率与实现信息再生为其需要解决的问题。当前信息含量仍在加速扩大，随着更多复杂数据的涌现，应用数学在数据挖掘技术中的应用必将愈发扩大，数据挖掘技术中的全新算法与模型必将层出不穷。

参 考 文 献

[1]徐宏伟.应用数学推动信息化发展问题探究[J].信息记录材料，2017（4）.

[2]朱飞飞.应用数学促进信息化应用的主要领域及效果[J].通讯世界，2017（4）.

[3]杨晓明.基于应用数学模型建立信息资源评价体系[J].中国管理信息化，2016（1）.

[责任编辑：陈泽琦]