15、数字档案管理:丹麦与加拿大的经验及芬兰的信息控制系统探索

数字档案管理经验与趋势

数字档案管理:丹麦与加拿大的经验及芬兰的信息控制系统探索

丹麦与加拿大数字档案管理对比

在数字档案管理领域,丹麦国家档案馆和加拿大国家档案馆(NAC)有着不同的发展轨迹。两者都有管理私人记录的职责,但采取的方式截然不同。

丹麦对数字档案管理有着严格的监管方式,但这种方式在私人记录管理上难以适用。而加拿大的数字档案管理员在处理政府记录时遇到诸多复杂情况,这反而让他们为应对个人数字档案的挑战做好了准备。加拿大图书馆和档案馆(LAC)正在推进其数字保存计划战略,有能力管理政府和更广泛社会的数字记录。不过,加拿大数字档案管理的发展过程断断续续,其国家档案馆和其他档案馆的馆藏完整性明显不如丹麦的国家和市政档案馆。

在数字档案的处理和保存方面,丹麦国家档案馆将数字记录与其他媒介同等对待,在数字登记系统中定位相关记录并进行保存。早期,Tørning 提出了三个重要原则:保存数据而非系统、在生命周期早期进行评估、以独立于系统的格式传输数据。这些原则在当时具有前瞻性,并且在数十年里一直是数字档案工作的核心。然而,随着计算机系统和软件的不断发展,Tørning 的实用解决方案逐渐显露出局限性。

从 20 世纪 90 年代到 21 世纪初,档案管理员越来越关注数字记录内容之外的方面,如交互性、元数据和显示方式,这些往往依赖于原始系统环境。由于过时计算机设备的脆弱性,基于仿真的档案解决方案为以原始格式呈现记录提供了最佳机会。加拿大数字档案管理通过保留同一记录的多个版本(原始格式、保存格式和访问格式),为未来通过仿真以原始格式呈现记录留下了可能性。而丹麦数字档案管理员仅保留格式迁移后的记录,因为记录创建机构在转移前需进行格式迁移并只转移迁移后的版本。这导致了一些不可逆转的损失,例如电子

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模实现方法;③为科研项目提供算法参考代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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