25、信息系统危害分析的应用

信息系统危害分析的应用

在当今数字化时代,信息系统在各个领域的应用日益广泛,其安全性和可靠性至关重要。本文将深入探讨信息系统危害分析的相关内容,包括理论基础、方法步骤以及实际案例分析。

1. STAMP理论基础

在系统理论中,STAMP(系统理论事故模型和过程)将控制论系统建模为分层控制回路网络。该理论在统一框架中融合了分层控制、反馈和自适应系统的概念。使用STAMP,分析师可将社会技术系统建模为一组控制器、显示器、控件、传感器、执行器和过程。

控制器通过代表控制和感知活动的输入和输出链路与它们控制的过程相连。存在两种控制模式:
- 直接控制和感知 :若被研究的过程是直接控制的,控制器将通过直接控制进行操作,并使用传感器直接感知过程状态。
- 间接控制和合成感知(自动化) :若过程是间接控制的,控制与受控过程之间的交互将由中间控制器和执行器介导。提供给控制器的关于受控过程的信息将通过显示器提供,并通过中间控制器从传感器过滤。

2. ISHA方法步骤

ISHA(信息系统危害分析)方法包含一系列核心步骤,与许多源自FMEA(故障模式与影响分析)的方法类似。具体步骤如下:
1. 组建跨职能和跨学科团队 :通常包括最终用户、信息人员和工程师。
2. 确定要分析的过程 :可依据可用的历史事故数据进行选择;若此类信息不可用,则根据预期损失事件风险对过程进行主观分层后选择。
3. 界定分析系统的范围并明确范围假设

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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