24、数字档案存档与北欧网络档案解析

数字档案存档与北欧网络档案解析

1. 数字档案存档成本与模式

在数字档案存档过程中,成本承担是一个关键问题。在丹麦,目前的做法是档案创建者需要支付将原始数据和记录转换为国家档案馆认可格式的初始费用。数据和文档按照行政标准打包后提交给档案馆。档案馆负责对提交的记录和数据进行测试和监控,但任何修正(如重新提交)的费用由档案创建者承担。

如果实施并行存档,这种模式将面临挑战。若要求档案创建者同时提交原始格式的记录和数据,他们是否仍需支付初始格式迁移的费用呢?尽管数字存储成本可能会持续下降,但需要保存的数据量却在不断增加,协商这些成本意味着所提议的模式涉及重大的政治层面。

2. 用户访问选择与风险

用户在访问档案时,有两种选择:原始格式和格式迁移后的版本。原始格式可能无法被当前数字系统轻松呈现,而格式迁移后的版本则可以在当前系统上轻松显示。用户选择访问原始格式还是格式迁移后的衍生格式,可能基于对真实性的认知,也可能取决于用户对必要软件和硬件的获取情况或研究需求。

然而,这两种选择都存在风险。格式迁移后的档案记录和数据可能会导致对原始数据或记录性质的有限甚至错误理解。而访问原始格式的记录和数据,如果用户不熟悉旧有信息技术系统的模拟界面,也可能会产生误解。不过,并行存档模式为用户提供了选择,让他们能够根据自己的需求、资源和能力平衡访问和真实性的问题。

3. 档案真实性判断

关于存档记录和数据的真实性由什么决定,并没有简单的答案。最终,存档数据的真实性应由档案用户来判断。数据本身并不具备内在的真实性,档案馆也无法对其进行认证,最多只能进行最基本的技术验证,确保数据自提交给档案馆以来没有发生变化。

【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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