23、迈向安全电子工作流

迈向安全电子工作流

1. 电子工作流基础

电子工作流由一系列代表工作片段的步骤组成,每个活动都需要人类或机器交互来执行。当所有活动都执行完毕,工作流过程才算完成。与纸质工作流相比,数字工作流具有诸多优势:
- 更好的过程控制
- 可进行审计
- 能更好地观察工作流状态
- 避免大量纸张的使用

为了处理和描述工作流,人们开发了应用程序和表示标准。其中,工作流引擎用于管理工作流步骤的顺序,可被视为流程的运行时环境。外部应用程序可以调用工作流引擎来获取或更新工作流实例的状态。另外,工具代理也是处理活动工作流实例的一种方式,它由工作流引擎直接调用,通常用于解决特定问题,如向工作流的所有参与者发送电子邮件,并能处理给定的工作流数据、更新工作流状态。

在描述工作流过程方面,基于 XML 的 XPDL 标准被开发出来。每个 XPDL 描述定义了一个工作流过程定义包,同时还定义了参与者(包括角色、人员、系统、资源或组织单元)。过程定义了活动,活动之间通过转换相互连接,路由活动用于实现流程中的决策、分支和合并,路由可以顺序或并行执行。此外,还可以在包、过程或活动中定义变量和属性,用于特征描述或信息存储。最终,这些 XPDL 描述的工作流定义可以加载到工作流引擎中并实例化。

由于工作流可能包含大量敏感数据,所以在转移整个工作流时,安全属性至关重要,必须确保数据的真实性、不可抵赖性、保密性和完整性。

2. 相关工作

电子流通文件夹(ECF)被提出用于实现各种电子政务应用。它基于对局内典型流程的研究,采用文件夹在各局之间流通的方式。文件夹由描述和内容两部分组成,描述部分用于描述过程及其状态,内容部分包

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神经网络与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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值