22、以业务流程为中心的弹性检测方法

以业务流程为核心的弹性检测方法

以业务流程为中心的弹性检测方法

在当今数字化时代,相互关联且复杂的信息基础设施保护至关重要。传统的保护方式侧重于稳健性,即通过风险分析预先识别业务流程面临的威胁并提出应对措施,但这种方式只能应对已知的、对 IT 基础设施有局部影响的风险。而弹性这一概念,作为可信赖性的细化,正受到学术界和企业组织的广泛关注,它旨在让企业在不利条件下不仅能生存,还能繁荣发展。本文将介绍 PREDEC 这一检测框架,它致力于在业务流程中实现弹性。

1. 研究背景

密集互联且复杂的 IT 系统的大量使用带来了风险,其破坏影响日益严重。如今,大多数决策者都认识到保护信息系统的重要性。然而,新兴风险的不断涌现揭示了风险的无边界和不可预测性,也暴露了传统风险管理实践和理论在高度互联系统面前的局限性。新的风险缺乏事前发生的迹象,可能在不同时间和空间以不同速度“级联”,其起源、演变和最终后果之间的关系往往难以理解。

在这种背景下,弹性的概念应运而生。弹性是组织在面对干扰时,通过警觉性、资源灵活性和可恢复性来继续完成使命的一种新兴属性。它结合了技术设计特征(如容错性和可靠性)和组织特征(如警觉性、培训和分散决策)。

目前,企业系统和信息基础设施越来越依赖于业务流程。业务流程是人员和业务数据使用的结构化规范,在业务流程管理(BPM)系统中至少实现半自动化运行。以流程为导向的优势在于将基础设施与组织工作流程分离,从而提高企业的整体绩效和效率。

然而,目前业务流程管理和弹性方法的结合仍处于起步阶段。现有研究主要集中在弹性信息系统的高层设计、工作流的可满足性、变更传播和事件响应等方面,但缺乏将流程纳入“弹性循环”并包含适应性的方法和技术框架。

2. 研究现状与不
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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