47、基于科技信息挖掘与专家咨询的颠覆性技术识别研究——以能源领域为例

基于科技信息挖掘与专家咨询的颠覆性技术识别研究——以能源领域为例

1. 引言

颠覆性技术这一概念最早由哈佛商学院教授 C M. Christensen 在《创新者的困境:当新技术导致大企业失败》中提出。这类技术通常能凭借操作简单、便于携带和成本低廉等特点,取代现有的传统主流技术,改变原有的技术性能轨迹。此后,众多学者从“技术驱动”和“市场驱动”等角度对颠覆性技术展开研究。

从技术推广角度看,技术突破和原有技术的新领域应用都可能产生颠覆性效果;从用户需求角度看,市场中用户对产品的需求会引发新的市场颠覆。对于国家而言,颠覆性技术能推动科技创新、激发市场活力,借助欠发达市场的现有低端消费和新市场消费来寻找技术突破点,进而提升国家经济实力。对于企业来说,颠覆性技术往往会对当前主流企业或市场造成巨大冲击,导致经济效益迅速变化。因此,在颠覆性技术广泛应用于市场之前对其进行识别具有重要意义。

本文提出了一种基于科技信息挖掘与专家咨询的颠覆性技术识别方法,该方法结合了定量分析和定性分析,拓展了定量数据来源,并引入了 word2vec 词向量模型等技术手段,最后在能源领域进行了实证研究。

2. 相关工作

颠覆性技术的识别方法包括主观方法和客观方法,具体如下:
- 基于主观评价的方法
- 评价标准 :早期通常通过专家咨询制定评价标准或技术路线图。评价标准基于颠覆性技术的概念和机制构建,涉及技术、产品、行业和外部环境等方面。例如,Collins 等人从技术的有用性、输出质量、效用、兼容性以及技术参与者的意愿等方面建立了评估标准;Sun 等人从技术突破、替代产品、广

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究
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