24、数字对象的持久存储与证据保障

数字对象的持久存储与证据保障

1. 持久位串与目录

从存储库馆藏构建目录记录这一方法,尚未得到应有的关注。理想情况下,存储库应仅接收符合其完整性标准的入藏品,包括对随附元数据的要求。这就要求每个信息生产者为其提交的存储库内容提供符合要求的元数据。这样,以这种方式准备的入藏品的目录条目就可以(而且应该)作为对象摄取过程的一部分自动构建。

这种方法具有一些有价值的优势,首先是目录与馆藏的自动一致性。它还使目录重新排列变得容易。当机构决定通过改进目录来提高信息发现的便利性、搜索性能或内容可访问性时,它可以选择任何能实现改进的目录数据库表更改,并通过为其当前的每个馆藏运行数字对象导入服务来构建替换目录。这一过程不会干扰正在进行的存储库服务。

1.1 馆藏摄取与共享

信息摄取是存储库正确接收信息的过程,会仔细检查所接收的信息是否符合公布的规则。元数据收割是从已接收且可能已被摄取到其他存储库(而非目标存储库)的信息中提取元数据的过程。理想情况下,要提取的元数据应符合某些元数据标准的要求,并且信息源对象应符合已知的标准化格式。如果这些条件不满足,提取的元数据几乎肯定是不完美的,可能需要人工帮助。即使满足这些条件,也不一定足以实现令人满意的自动元数据生成。

元数据共享、存储库之间的馆藏转移以及存储库信息摄取的技术密切相关。开放存档倡议元数据收割协议(OAI - PMH)是一种轻量级协议,可实现从可互操作的存储库访问网络可访问材料,用于元数据共享、发布和存档。它通过一个定义元数据共享格式的社区过程,帮助信息提供者使用HTTP和XML将其元数据提供给服务。借助该协议,可以将来自多个源的元数据收集到一个数据库中,从而为这些收割或聚合的数据提供访问。

【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。
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