17、芬兰SÄHKE2信息控制系统:特点、局限与应用情况

芬兰SÄHKE2信息控制系统:特点、局限与应用情况

在当今数字化时代,信息管理和记录保存变得至关重要。芬兰的SÄHKE2规范在这方面做出了重要尝试,旨在对各类信息系统中的记录进行有效控制和管理。下面将详细介绍SÄHKE2的核心组件、特点、局限性以及应用情况。

1. SÄHKE2的核心组件

SÄHKE2规范于2008年发布,它包含了三个核心组件,这些组件旨在实现对记录管理的更有效控制和自动化处理:
- 记录管理计划中的流程步骤 :记录管理计划需要包含交易信息以及相关的流程步骤,确保记录的完整性和可追溯性。
- 元数据的动态更新 :记录管理元数据的值不是静态的,随着时间和流程的推进,需要进行更新。例如,根据芬兰信息自由立法,在事务审议期间,记录可能有访问限制,但一旦做出决定且行政流程完成,这些限制将被解除。SÄHKE2计划在ICP中包含这种变化的信息,从而实现记录流程的自动化,如删除不必要的草稿或在流程结束或足够时间过去后对记录进行解密。
- 跨系统的信息管理 :除了电子记录管理系统,还有其他包含记录的信息系统。SÄHKE2提出将ICP分离到一个独立的信息控制系统中,该系统通过API监督其他信息系统,并在其中创建和更新元数据,这被称为“信息控制”。

下面用一个表格总结SÄHKE2的核心组件:
| 核心组件 | 描述 |
| — | — |
| 记录管理计划中的流程步骤 | 包含交易信息和流程步骤,确保记录完整性和可追溯性 |
| 元数据的动态更新 | 随着时间和流程推进更新元数据,实现记录流程自动化 |

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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