基于Logistic-熵的大数据产业生态系统演化路径研究

随着全球步入大数据时代,大数据产业作为战略性新兴产业备受关注。大数据产业生态系统良性演化能够为经济社会健康发展提供全方位支撑,系统内种群主体间关系的复杂多变和数据资源的频繁流动共同影响系统演化进程和路径选择。将Logistic模型与熵模型相结合,完整刻画、分析主体间竞合关系和系统资源流动状态,并在此基础上得出不同企业种群和系统集成演化路径:数据生产型企业业务数据集聚—多渠道数据拓展—数据智能化应用演化路径、数据服务型企业数据云聚合—高质量数据融合—数据资产化演化路径、转型企业业务信息网络化—流程再造数字化—服务应用智能化演化路径以及大数据产业生态系统大数据云存储处理中心建立—数据融合扩展—数智化应用种群集成演化路径。

突变论方法及其意义———系统演化路径研究

突变论是法国数学家Ｒ·托姆（ＲｅｎéＴｈｏｍ，１９２３－－）于２０世纪６０年代末提出的一种拓扑数学理论。该理论为现实世界的形态发生问题中突变现象提供了可资利用的数学框架和工具。突变理论也被普里戈金和协同学研究者认为是耗散结构理论和协同学的数学工具和基...