Человеко-центрическое функциональное управление на транспорте

Исследуется человеко-центрическое функциональное управление, раскрывается содержание понятия, показана связь этого управления с техническим сетецентрическим управлением. Человеко-центрическое управление использует разные модели: модель когнитивного поля, модель информационного поля и модель «функционального пространства состояний». Пространство функциональных состояний обеспечивает полное представление состояний, которые системы или модели могут занимать. Пространства функциональных состояний обеспечивают также представление процессов и информационных взаимодействий. Это представление соответствует топологической модели, в которой вершины обозначают состояние, а дуги обозначают процессы. Предложенный подход решает три задачи: описание состояния системы; семантическое управление информации; описание поведения системы или объекта в терминах функционального пространства состояния.

1. Кудж С. А. Принципы сетецентрического управления в информационной экономике //Economic Consultant. – 2013. – №. 4. – С. 30-33.

2. Сурма И. В. и др. Сетецентрическое управление»: современная парадигма развития систем управления в вооруженных силах ведущих держав мира //Национальная безопасность. – 2014. – №. 2. – С. 31.

3. Bashlykova A. A. et al. An approach to ensuring interoperability in network-centric control systems //Journal of Radio Electronics. – 2020. – №. 6. – С. 15.

4. Samad T., Bay J. S., Godbole D. Network-centric systems for military operations in urban terrain: The role of UAVs //Proceedings of the IEEE. – 2007. – Т. 95. – №. 1. – С. 92-107.

5. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Соловьёв И.В., Цветков В.Я., Кудж С.А. Концепция сетецентрического управления сложной организационно-технической системой- М.: Макс ПРЕСС, 2010. -136 с.

6. Цветков В.Я. Применение принципа субсидиарности в информационной экономике // Финансовый бизнес. -2012. – №6. – С.40-43.

7. Tsvetkov V. Ya. Framework of Correlative Analysis // European researcher.2012. № 6-1 (23). С. 839-844.

8. Замышляев А.М. Информационное управление в транспортной сфере // Наука и технологии железных дорог. – 2017. Т.1. – 4(4). – С.11-24.

9. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Цветков В. Я. Основы теории информации – М.: МАКС Пресс, 2007. – 356 с.

10. Williams A. E. The Cognitive Blockchain: A Theoretical Approach Towards Removing the Barriers to Blockchain Scalability and Deployment. Preprint / Version 1. 22-05-16.

11. Рогов И.Е. Управление в информационном поле // Славянский форум. 2021, 4(34). С.97-113

12. Williams A. E. Selecting Between Semantic Modeling of Intelligence and Semantic Modeling of Systems. – 2022.

13. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика. – М.: Янус- К, 2002. – 392 с.

14. Болбаков Р. Г. Метамоделирование при извлечении знаний // Славянский форум. 2021, 4(34). С.7-17

15. Alam, O., Kienzle, J., 2012. Designing with inheritance and composition, in: Proceedings of the 3rd International Workshop on Variability & Composition, ACM, New York, NY, USA. pp. 19-24. URL: http://doi.acm.org/10.1145/2161996.2162002, doi:10.1145/2161996.

16. Цветков В.Я. Семиотический подход к построению моделей данных в автоматизированных информационных системах // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2000. – №5. – С. 142-145.

17. Цветков В.Я. Использование оппозиционных переменных для анализа качества образовательных услуг // Современные наукоёмкие технологии. – 2008. – №1. – С.62-64.

18. Awodey, S., 2018. A cubical model of homotopy type theory. Annals of Pure and Applied Logic 169, 1270-1294.

19. Раев В.К. Алгоритмическое управление // Образовательные ресурсы и технологии. – 2017. – № 1 (18). – С. 36-40.

20. Козлов А.В., Титов Е.К. Области применимости несеквенциальных алгоритмов // ИТ – Стандарт. 2021. 4(29). С.45-50.

21. Ozhereleva T. А. Systematics for information units // European Researcher. 2014, № 11/1 (86), pp. 1894-1900.

22. Tsvetkov V. Ya. Not Transitive Method Preferences. // Journal of International Network Center for Fundamental and Applied Research. 2015. 1(3), – pp.34-42.

23. Номоконов И. Б. Визуальная информативность // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2019. – № 3 (13). – С.66-72.

24. Battell, C., Felty, A., 2016. The logic of hereditary harrop formulas as a specification logic for hybrid, in: Proceedings of the Eleventh Workshop on Logical Frameworks and Meta-Languages: Theory and Practice, ACM, New York, NY, USA. pp. 3:1-3:10.

25. Номоконова О. Ю. Виды информационных соответствий // Славянский форум. -2018. – 2(20). – С.44-49.

26. Cousineau, G., Mauny, M., 1998. The Functional Approach to Programming. Cambridge University Press. doi:10.1017/CBO9781139173018.

27. Ernst, E., 2013. Inheritance versus parameterization, in: Proceedings of the 5th Workshop on MechAnisms for SPEcialization, Generalization and inHerltance, ACM, New York, NY, USA. pp. 26-29.

28. Ismailova, L.Y., Wolfengagen, V.E., Kosikov, S.V., 2019. A computational model for supporting access policies to semantic web, in: Samsonovich, A.V. (Ed.), Biologically Inspired Cognitive Architectures 2018, Springer International Publishing, Cham. pp. 145-154.

29. Keller, C., Altenkirch, T., 2010. Hereditary substitutions for simple types, formalized, in: Proceedings of the Third ACM SIGPLAN Workshop on Mathematically Structured Functional Programming, ACM, New York, NY, USA. pp. 3-10.

30. Kosikov, S., Wolfengagen, V., Ismailova, L., Slieptsov, I., 2018. Means for parameterization of exemplar queries. Procedia Computer Science 145, 282 – 287. URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050918323457.

31. Kosikov, S.V., Ismailova, L.Y., Wolfengagen, V.E., 2019. Network modeling environment for supporting families of displaced concepts, in: Samsonovich, A.V. (Ed.), Biologically Inspired Cognitive Architectures 2018, Springer International Publishing, Cham. pp. 187-196.