11、高效记录管理全攻略:从安全保障到审计优化

高效记录管理全攻略:从安全保障到审计优化

1. 记录安全与格式选择

记录管理的首要任务是确保记录的安全。无论是模拟存储还是当前的数字记录,都需要防止未经授权的访问、恶意或意外的更改与删除。对于非当前的数字记录,必须进行锁定,防止任何人进行修改。当最终用户可以直接访问记录时,如果存储库中的记录来自不同的组织区域,则需要设置一系列的访问权限。正确管理安全性能够保护需要保护的记录,同时确保授权人员可以访问相关记录。

在创建了安全的存储空间后,需要考虑记录的最佳格式。重要的是,保存策略和流程要确保记录在销毁之前都能被访问且可靠。

2. 数字记录的检索与元数据

数字记录的检索依赖于元数据的质量。最终用户往往认为全文检索就足够了,但这在实际操作中可能具有挑战性。前面提到的管理记录内容的信息为非当前存储中的数字记录所需的元数据提供了良好的基础。数字记录管理的一个潜在好处是最终用户可以自行检索和访问记录。系统应维护访问事件的审计跟踪,就像在非当前系统中对纸质记录的使用情况进行统计一样。

元数据中一个关键的部分是保留期限,必须根据此期限删除记录。由于数字记录有备份和副本,因此确保所有副本和备份也被删除非常重要。

3. 记录的处置

3.1 处置概述

处置是记录生命周期的最后阶段,包括销毁或转移到档案馆两种情况。这两种选择都需要在记录生命周期早期建立评估框架,并提供适当的文档,以证明销毁记录的合规性,并确保档案馆中记录的持续可靠性和可访问性。

可以通过对元数据表格进行排序、在数据库中运行报告或使用电子记录管理系统生成自动警报,来识别办公室或非当前存储中达到保留日期或需要转

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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