2016年烟台市重点研发计划(重大关键技术)上线项目
2016年烟台高新区科技发展计划
2016年烟台高新区科技发展计划项目申报指南1、电子信息技术——软件技术。
加强基于网络的操作系统、海量数据处理、工业管理、智能终端、信息安全等关键软件的开发。
积极开展基于物联网、云计算环境下的新型软件业态和关键技术研究。
研发网络通信、信息安全、数字音视频、智能控制、汽车电子等重点领域嵌入式软件。
开展适应新能源发展的智能电网应用软件开发，推进数字化变电站等新一代电网调度技术的突破和应用。
——计算机、通信和其他电子设备制造技术。
研究开发计算机总线设计、专用集成电路设计，加强技术研发和新产品开发，加快建设各类为计算机配套的生产线，形成完整的上下游配套产业链。
研究开发网络终端技术、网络安全，以及有线数字电视网络、宽带移动通信网络、多媒体通信等，提高数字程控交换机、光传输系统及传输设备技术性能和生产规模。
——新一代信息技术。
突破自动化批量信息采集、环境监测、实时跟踪、海量物流信息实时处理、产品追溯、远程数据采集及传输等关键技术，在射频识别(RFID)、传感器、核心芯片、关键设备制造等方面形成一批自主知识产权的产品和解决方案。
重点支持高性能计算、云计算、面向微处理器的计算机体系结构、嵌入式和高可信计算等产品及高效能、高可靠性、高安全性服务器的研发，建设高性能计算中心。
开发一批具有自主知识产权的集成电路产品，支持发展集成电路制造、封装、测试和相关产业。
加快大面阵红外焦平面探测器芯片器件、长距离光纤传感系统检测、太赫兹芯片器件和系统、高性能传感器及关键芯片、高速集成电路技术及芯片等关键技术的研发。
2、新材料技术——高性能金属新材料技术。
加快高性能工业铝合金材料和工业合金材料技术的研究与开发。
加快航空航天用铝合金型材、船舶工业用铝合金型材、高速列车和汽车用铝合金型材等项目（技术）的研究与开发，打造烟台铝合金产业基地。
发展高强高韧铝合金材料加工技术、高性能铝合金中厚板加工技术、大规格复杂截面铝合金型材挤压模具多目标设计和柔性制造技术、大规格7×××系优质铝合金锭坯熔炼铸造技术、铝合金半挂车轻量化技术的开发与应用、铝合金特种船舶研制与开发技术、铝合金轻质结构工程研制与开发技术、一体式汽车空压机铝合金缸体技术改造项目、高硅半固态锻打铝合金连杆技术改造项目、结构功能一体化与梯度化的汽车发动机零部件粉末冶金近净成形（喷射成形3D打印）技术及装备。
基于日志的流程相似度计算方法适用性分析
第２５卷第４期计算机集成制造系统V o l ．２５N o ．４２０１９年４月C o m p u t e r I n t e g r a t e d M a n u f a c t u r i n g S ys t e m s A pr ．２０１９D O I :１０．１３１９６/j．c i m s ．２０１９．０４．０１４收稿日期:２０１８Ｇ０９Ｇ０４;R e c e i v e d０４S e p．２０１８．基金项目:国家自然科学基金资助项目(７１７０４０９６,６１６０２２７８,６１６０２２７９,６１４７２２２９,３１６７１５８８);山东省科技发展计划资助项目(２０１４G G X １０１０３５,２０１６Z D J S ０２A １１);山东省自然科学基金资助项目(B S ２０１４D X ０１３,Z R ２０１５F M ０１３,Z R ２０１７M F ０２７);国家海洋局海洋遥测工程技术研究中心开放基金资助项目(２０１８００２);交通运输部公路科学研究院资助项目(２０１５Ｇ９０２４,２０１６Ｇ９０２７);山东省博士后创新专项资金资助项目(２０１６０３０５６);山东科技大学领军人才与优秀科研团队计划资助项目(２０１５T D J H １０２);教育部人文社会科学研究资助项目(１６Y J C Z H ０１２).F o u n d a t i o n i t e m s :P r o j e c t s u p p o r t e db y th eN a t i o n a lN a t u r a l S c i e n c eF o u n d a t i o n ,C h i n a (N o ．７１７０４０９６,６１６０２２７８,６１６０２２７９,６１４７２２２９,３１６７１５８８),t h eS c i e n c e &T e c h n o l o g y D e v e l o p m e n tF u n do f S h a n d o n g Pr o v i n c e ,C h i n a (N o ．２０１４G G X １０１０３５,２０１６Z D J S ０２A １１),t h e S h a n d o n g Pr o v i n c i a l N a t u r a lS c i e n c e F o u n d a t i o n ,C h i n a (N o ．B S ２０１４D X ０１３,Z R ２０１５F M ０１３,Z R ２０１７M F ０２７),t h eO p e nF u n d o fO c e a n i cT e l e m e t r y E n g i n e e r i n g a n dT e c h n o l o g y R e s e a r c hC e n t e r ,S t a t eO c e a n i c A d m i n i s t r a t i o n ,C h i n a (N o ．２０１８００２),t h e R e s e a r c hI n s t i t u t eo f H i g h w a y M i n i s t r y o fT r a n s po r t ,C h i n a (N o ．２０１５Ｇ９０２４,２０１６Ｇ９０２７),t h eS h a n d o n g P r o v i n c i a l P o s t d o c t o r a l I n n o v a t i o nF o u n d a t i o n ,C h i n a (N o ．２０１６０３０５６),t h eS D U S T R e s e a r c hF u n d ,C h i n a (N o ．２０１５T D J H １０２),a n d t h eH u m a n i t i e s a n dS o c i a l S c i e n c eF o u n d a t i o no fM i n i s t r y ofE d u c a t i o n ,C h i n a (N o ．１６Y J C Z H ０１２)．基于日志的流程相似度计算方法适用性分析林泽东１,曾庆田１,段㊀华２＋,鲁法明１,周长红１(１．山东科技大学计算机科学与工程学院,山东㊀青岛㊀２６６５９０;２．山东科技大学数学与系统科学学院,山东㊀青岛㊀２６６５９０)摘㊀要:针对现有业务流程相似度计算方法的不足,从流程日志出发计算流程相似度,并根据以流程日志为输入的特点对现有方法进行了改进,提出两种改进方法.一种方法是通过日志重构流程模型,基于模型结构计算流程相似度,但是为体现流程日志中对流程结构某些执行路径或分支的倾向性,在流程模型上重演日志轨迹,利用A∗算法寻找匹配日志轨迹的最佳重演方式,识别最佳重演方式下被执行的流关系,以对流关系加权生成加权B P MN 模型计算流程相似度;另一种方法不需重构模型,基于任务序列计算流程相似度,为支持任务相似度计算,定义了任务间的距离,由此得到支持任务距离度量的轨迹距离,进一步利用轨迹多集计算流程相似度.通过在不同的真实数据集上的实验,分析了两种方法在相似度计算结果的异同之处,并总结了两种方法的适用范围.关键词:业务流程;模型结构;日志行为;相似度计算中图分类号:T P ３０１㊀㊀㊀文献标识码:AA p p l i c a b i l i t y a n a l y s i s o f l o g Ｇb a s e d p r o c e s s s i m i l a r i t y c o m p u t i n g me t h o d L I NZ e d o n g １,Z E N GQ i n g t i a n １,D U A N H u a ２＋,L UF a m i n g １,Z H O UC h a n g h o n g１(１．C o l l e g e o fC o m p u t e r S c i e n c e a n dE n g i n e e r i n g ,S h a n d o n g U n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,Q i n gd a o ２６６５９０,C h i n a ;２．C o l le g e o fM a t h e m a t i c s a n dS y s t e m sS c i e n c e ,S h a n d o n g U n i v e r s i t y of S c i e n c e a n dT e c h n o l og y,Q i n g d a o ２６６５９０,C h i n a )A b s t r a c t :T o a d d r e s s t h e i s s u e so f e x i s t i n g b u s i n e s s p r o c e s ss i m i l a r i t y c o m p u t a t i o n m e t h o d s ,t h e p r o c e s ss i m i l a r i t yb a s e do n p r oc e s s l o g sw a s c o m p u t ed ,t he s e e x i s t i n g m e t h o d sw e r e i m pr o v e db a s e do n t h e c h a r a c t e r i s t i c s o f p r o c e s s l o g s a s i n p u t a n d t w o i m p r o v e dm e t h o d sw e r e p r o p o s e d ．O n em e t h o dr e c o n s t r u c t e dt h e p r o c e s sm o d e l t h r o u g ht h e l o g a n dc o m p u t e d t h e p r o c e s s s i m i l a r i t y b a s e do n t h em o d e l s t r u c t u r e ．H o w e v e r ,t oe m b o d y t h e t e n d e n c y o f s o m e e x e c u t i o n p a t ho r b r a n c h i n t h e p r o c e s s l o g ,t h e l o g t r a j e c t o r y w a s r e p l a y e do n t h e p r o c e s sm o d e l ,t h e b e s t r e a c t i n g m o d e lw a su s e d t o f i n d t h em a t c h i n g l o g t r a c kb y A∗a l g o r i t h m ,a n d t h e e x e c u t e d f l o wr e l a t i o n s h i p wa s i d e n t i f i e d u n d e r t h eb e s t r e ac t i n g m ode l ．O n t h i sb a s i s ,t h ew e i g h t e dB P MN m o d e l g e n e r a t e db yf l o wr e l a t i o n s h i p wh i c hw a s第４期林泽东等:基于日志的流程相似度计算方法适用性分析w e i g h t e dw a su s e d t o c o m p u t e t h e p r o c e s s s i m i l a r i t y．T h eo t h e rm e t h o dd i dn o t n e e d t or e c o n s t r u c t t h em o d e l a n dc o m p u t e t h e p r o c e s s s i m i l a r i t y b a s e do nt h e l o g b e h a v i o r s e q u e n c e．T os u p p o r t t h e t a s ks i m i l a r i t y c o m p u t i n g,t h ed i s t a n c ebe t w e e n t a s k sw a s d ef i n e d．T h u s,t h e d i s t a n c e o f t a s k s e q u e n c e s u p p o r t i ng t a s kd i s t a n c ew a s o b t a i n e d,a n d th eb u si n e s s p r o c e s s s i m i l a r i t y w a s c o m p u t e db y u s i n g t h em u l t i p l e s e t o f t a s ks e q u e n c e．T h r o u g ht h e e x p e r i m e n t s o nd i f f e r e n t r e a l d a t a s e t s,t h e s i m i l a r i t i e s a n d d i f f e r e n c e s o f t h e t w om e t h o d s i n s i m i l a r i t y c o m p u t i n g w e r e a n a l y z e d, a n d t h e s c o p e o f a p p l i c a t i o no f t h e t w om e t h o d sw a s s u m m a r i z e d．K e y w o r d s:b u s i n e s s p r o c e s s;m o d e l s t r u c t u r e;l o g b e h a v i o r;s i m i l a r i t y c o m p u t i n g０㊀引言随着企业信息化程度的不断提高,业务流程管理在企业中的应用规模日益扩大,企业积累的业务流程数量也不断增多[１],使得企业在流程检索㊁流程推荐以及业务流程集成等方面面临着巨大的挑战.而流程模型相似度计算在流程检索㊁流程推荐以及业务流程集成等方面发挥着重要的作用,是业务流程管理中一个重要的研究内容,也是业务流程管理领域一个热点问题[２].目前流程模型相似度计算的研究工作主要分为３类[３]:流程模型文本相似度[４Ｇ６]㊁流程模型结构相似度[７Ｇ１０]和流程模型行为相似度[１,１１Ｇ１９].其中流程模型文本相似度是基于流程模型中任务标签㊁事件等元素的文本信息计算流程相似程度,通常作为其他计算方法的补充.流程模型结构相似度主要指流程模型拓扑结构的相似程度,其基本思路是利用业务流程建模符号(B u s i n e s sP r o c e s s M o d e l i n g N o t a t i o n,B P MN)[２０]和P e t r i网[２１]等结构化模型对流程进行建模,通过结构化模型的相似度对流程相似度进行度量.文献[７]利用P e t r i网和自动机理论,以流程行为继承规则度量工作流相似度;文献[８Ｇ９]通过图和树的编辑距离计算结构化模型的相似度.上述方法只体现了流程结构方面的相似度,无法体现流程日志中对流程结构某些执行路径或分支的倾向性.文献[１０]将流程模型转换成有向图,并利用模拟流程运行产生的日志对图中的边进行加权,利用有向加权图计算流程相似度,但转化过程可能导致流程模型信息丢失,流程行为发生改变.在流程模型行为相似度方面,现有研究大多从流程模型出发,通过模拟流程运行产生轨迹集合或者活动间的依赖关系集合来表示流程行为[１６Ｇ１９].文献[１２Ｇ１３]通过变迁间的邻接㊁顺序㊁互斥等多种关系构成的集合建模流程行为,利用J a c c a r d系数度量集合的相似度;文献[１]通过模型的变迁序列集合表示流程行为,利用A∗算法寻求序列集合间的最优匹配对序列集合相似性进行度量;而文献[１４]以流程日志为输入,通过轨迹多集表示流程行为,通过序列多重集的相似度计算流程相似度,但不支持任务相似度计算.与现有方法不同,本文直接以流程日志为输入计算流程相似度,对现有方法在以流程日志为输入计算流程相似度方面的不足进行了改进,主要贡献如下:(１)改进了基于结构的流程相似度计算方法,从流程日志中重构出流程的结构模型,并通过日志轨迹重演识别被执行的流关系并对其加权,避免将流程结构转换成其他图结构可能导致的结构信息丢失问题,解决流程结构模型无法体现流程日志对流程结构某些执行路径或分支的倾向性问题.(２)改进基于行为的流程相似度计算方法,利用任务标签文本计算任务间距离,采用广义字符串编辑距离定义轨迹距离,利用轨迹多集建模流程计算流程相似度,使得流程相似度结果体现任务的相似度.(３)通过在不同真实数据集上的一系列实验,归纳和总结了两种改进方法在相似度计算结果的异同之处以及在不同日志数据上的适用性.１㊀技术框架本文从流程日志出发,分别基于流程日志和通过日志重构的流程模型计算流程相似度,并对两种方法的相似度结果进行对比分析.其整体技术框架如图１所示.基于模型结构的流程相似度计算方面,本文从流程日志中重构B P MN模型,在B P MN模型上重演日志轨迹,识别B P MN模型中被执行的流关系,并对其进行加权形成加权B P MN模型,通过度量加权B P MN模型间的相似度计算流程相似度,得到新１２９计算机集成制造系统第２５卷的基于模型结构的流程相似度计算方法,简称W BＧP MN(w e i g h t e d b u s i n e s s p r o c e s s m o d e l i n g n o t aＧt i o n)算法.基于模型行为的流程相似度计算方面,首先从流程日志中构建轨迹多集,然后采用广义字符串编辑距离结合任务标签文本定义轨迹距离生成轨迹距离矩阵,最后利用轨迹距离矩阵结合轨迹频次计算轨迹多集距离和流程相似度,得到支持任务相似度度量的流程相似度(T a s kS i m i l a r i t y M e a sＧu r e,T S M)计算方法.相似度结果对比分析方面,根据两种方法的相似度结果,通过一系列实验分析两者的相关性和不同数据集上的适用性.２㊀W B P M N算法W B P MN算法中,通过加权B P MN模型建模和表示流程,加权B P MN模型的距离就是流程距离.流程相似度则是通过相似度与距离之和为１计算得到的.如图１所示,该算法包括加权B P MN模型构建和加权B P MN模型距离计算２个关键任务.２ １㊀加权B P M N模型构建加权B P MN模型对传统B P MN模型进行了扩展,其定义如下:定义１㊀加权B P MN模型.设L为一个标签集合,R为实数集,则加权B P MN模型表示为一个五元组(A,G,E,λ,f),其中:(１)A为业务流程模型中所有任务的集合.(２)G为业务流程模型中所有网关的集合,网关包括X O R㊁O R与A N D网关３类.(３)E⊆{AɣG}ˑ{AɣG}为业务流程模型中所有流关系的集合.(４)λ:AңL为一个任务节点到标签的映射函数.(５)f:EңR为一个流关系到权值的映射函数.定义２㊀相继任务对.设A,E分别为B P MN 模型的任务集合和流关系集合,t a,t bɪE,若(t a,t b)ɪF∗,对于∀t cɪE,(t a,t c)ɪF∗ɡ(t c,t b)ɪF∗均不成立,则t a,t b构成一个相继任务对,表示为t a▷t b.称t a为t b的直接前驱,t b为t a的直接后继.加权B P MN模型的构建过程是利用流程日志对B P MN模型中流关系进行加权的过程.由于从日志中重构的B P MN模型与流程日志轨迹不一定完全匹配,需要重演日志的产生过程,进而计算被执行流关系的权值.为此,本文利用基于对齐的模型重演方式,通过将每个日志轨迹在B P MN模型上重演,模拟该日志轨迹的产生过程,并产生重演轨迹.因为重演方案不唯一,本文参考文献[２２]采用A∗算法寻找基于对齐的最佳重演方式,使得重演轨迹和日志轨迹最相似.与文献[２２]中的算法目的有所不同,本文算法是在寻找最佳重演方式的过程中,识别每一步重演被执行的流关系并统计其执行次数,如算法１所示.待全部轨迹重演之后,累加同一流关系的执行次数,并将该累加和的归一化值作为该流关系的权值.算法１㊀识别重演单条轨迹过程中被执行的流关系及统计执行的次数.输入:单条轨迹㊁从日志中挖掘出的B P MN 模型.输出:B P MN模型中流关系的执行次数.预处理:遍历B P MN模型,生成t a s k T r a n s iＧt i o n.１．令q为一个保存按照t o t a l C o s t由低到高排序的中间状态的优先队列;２．令c o s t为当前最小的r e a l C o s t,初始化为I N T_MA X;３．W h i l e q i s n o t e m p t y d o４．㊀令s为具有最小t o t a l C o s t的当前状态;５．㊀I f s．c u r r e n t A v a i l a b l e i sN U L Lo r s．t r a c e T o M a t h i sN U L L２２９第４期林泽东等:基于日志的流程相似度计算方法适用性分析t h e nc o n t i n u e;６．㊀I f s．r e a l C o s tȡc o s t t h e n c o n t i n u e;７．㊀F o r e a c h t i ns．c u r r e n t A v a i l a b l e d o８．㊀㊀更新s．c u r r e n t A v a i l a b l e;９．㊀㊀执行t;更新s．w a i t i n g L i s t;１０．㊀㊀查找新的可用任务集T＝{t１, ,t n};１１．㊀㊀F o r e a c h t i i nTd o１２．㊀㊀㊀s e q F l o w s＝t a s k T r a n s i t i o n．g e t(t t i);１３．㊀㊀㊀根据s e q F l o w s集合,将s e q F l o w C o u n t中相应的流关系次数加１;１４．㊀㊀通过不同的对齐方式,构造新的状态并添加到q;１５．R e t u r ns e q F l o w C o u n t．整个重演过程是通过维护一系列的中间状态完成的,这些中间状态包括多个变量,其中c u r r e nＧt A v a i l a b l e,p a r a l l e l S y n c,w a i t i n g L i s t,m o d e l T r a c e, t r a c e T o M a t c h,c a s t的定义同文献[２２].为支持执行流关系的识别与权值计算,补充的变量定义如下:(１)t a s k T r a n s i t i o n.该变量的类型为H a s hＧM a p S r i n g,H a s h S e t S e q u e n c e F l o w ,键为相继任务对t a▷t b;值为与该相继任务对关联的流关系集合,表示任务t a执行完毕触发任务t b使能时控制流经过的流关系集合.(２)s e q F l o w C o u n t.该变量类型为H a s h M a p S e q u e n c e F l o w,I n t ,键表示B P MN模型中的某个流关系;值用于记录重演每个日志轨迹过程中此流关系的执行次数.与文献[２２]中算法１相比,本算法主要有两处不同:①算法１执行前,遍历B P M N模型搜索所有的相继任务对以及与该相继任务对关联的流关系集合,并将相继任务对和流关系集合以键值对形式存于变量t a s k T r a n s i t i o n之中(预处理);②任务t执行完毕后,对于每一个被t使能的任务t i,从t a s k T r a n s i t i o n中查找t触发任务t i控制流经过的流关系集合,并将集合中流关系执行次数加一(行１１~行１３).２ ２㊀加权B P M N模型距离计算加权B P MN模型距离的计算基础是在两个B P MN模型中节点(包括任务和网关)之间建立匹配和映射关系.这种匹配和映射关系是基于节点间距离的定义和计算方法.定义３㊀任务距离.若t１,t２是B P MN模型中的两个任务,则t１,t２之间的距离d A(t１,t２)＝e d i t(λ１(t１),λ２(t２))m a x(|λ１(t１)|,|λ２(t２)|).式中:e d i t( )为字符串(任务标签文本)编辑距离; |s|为符串s的长度.定义４㊀节点距离.若n１,n２是B P MN模型中的两个节点(任务或网关),则n１,n２之间的距离d N(n１,n２)＝d A(n１,n２)n１,n２为任务１n１,n２为网关且类型不同０n１,n２为网关且类型相同ìîíïïï.式中d A(n１,n２)的定义同定义３.两个B P MN模型节点集合间建立偏单射函数M:N１a N２之后.建立起映射关系的任务集合构成替换任务集合s u b t,其余任务构成插入或删除任务集合s k i p t;同理,建立起映射关系的网关集合构成替换网关集合s u b g,其余网关构成插入或删除网关集合s k i p g;两个B P MN模型中节点(包括任务和网关)间的公共流关系构成替换流关系集合s u b e,其余流关系构成插入或删除流关系集合s k i p e.定义５㊀加权B P MN模型编辑距离.设W G１＝(A１,G１,E１,λ１,f１),W G２＝(A２,G２,E２,λ２,f２)是两个加权B P MN模型,节点偏单射函数M:N１a N２.则构建在M上的加权B P MN模型编辑距离W G E D M(W G１,W G２)＝ s k i p t ＋s u b t ＋ s k i p g ＋ s u b g ＋s k i p e ＋ s u b e .式中: s k i p t 为插入或删除任务集的操作代价, s k i p t ＝|s k i p t|, Φ|为集合Φ中元素的个数; s u b t 为替换任务集的操作代价, s u b t ＝ð(t１,t２)ɪM d N(t１,t２),t１,t２为任务; s k i p g 为插入或删除网关集的操作代价, s k i p g ＝|s k i p g|; s u b g 为替换网关集的操作代价, s u b g ＝ð(g１,g２)ɪM d N(g１,g２),g１,g２为网关; s k i p e 为插入或删除流关系集的操作代价, s k i p e ＝ðe１ɪs k i p eɡe１ɪE１f１(e１)＋ðe２ɪs k i p eɡe２ɪE２f２(e２); s u b e 为替换流关系集的操作代价, s u b e ＝ðeɪs u b e|f１(e)－f２(e)|.基于某个映射下的加权B P MN模型编辑距离,两个加权业务流程图的编辑距离定义为寻找一个映射M使得两个加权业务流程图的编辑距离最小,即E G E D(W G１,W G２)＝m i n M W G E D M(W G１,W G２).基于加权B P MN模型编辑距离,加权B P MN 模型距离定义如下:定义６㊀加权B P MN模型距离.若W G１＝３２９计算机集成制造系统第２５卷(A １,G １,E １,λ１,f １),W G ２＝(A ２,G ２,E ２,λ２,f ２)是两个加权B P MN 模型,M :N １a N ２是节点偏单射函数,并将W G １中的部分节点与W G ２中的部分节点建立对应关系且使得编辑距离最小,则两个加权B P MN 模型的距离d B P MN (W G １,W G ２)＝αˑ s k i pt ＋ s u b t |s k i pt |＋|s u b t |＋βˑs k i p g ＋ s u b g|s k i p g |＋|s u b g |＋γˑs k i pe ＋ s u b e |s k i pe |＋|s u b e |.式中:α,β,γ分别为任务㊁网关和流关系编辑操作的代价系数,满足:α＋β＋γ＝１,０ɤα,β,γɤ１,用户可根据实际需要自行设置.３㊀T S M 算法如图１所示,T S M 算法包括轨迹多集构建㊁轨迹距离计算和轨迹多集距离计算３个主要任务.轨迹多集的距离就是流程距离.流程相似度是通过相似度与距离之和为１计算得到的.３ １㊀轨迹多集构建流程的一次执行可以表示为一个任务序列或轨迹.T S M 算法中,流程通过轨迹多集模型建模和表示.首先定义轨迹多集:定义７㊀轨迹多集.轨迹多集是针对某个流程,由二元组(X ,β)构成的集合,其中X 为流程日志中的一个轨迹或任务序列,β为该轨迹的出现频次.轨迹多集构建的具体过程是针对每个流程从流程日志中统计各流程的所有轨迹及其执行次数,为每个流程生成轨迹多集.３ ２㊀轨迹距离计算轨迹多集距离是基于轨迹距离实现的,因此定义轨迹距离如下:定义８㊀轨迹距离.设两个轨迹X 和Y ,则X 和Y 的轨迹距离d t (X ,Y )＝２ge d i t (X ,Y )|X |＋|Y |＋ge d i t (X ,Y ).式中:|X |为轨迹X 的长度;ge d i t (X ,Y )为X 和Y 间的广义字符串编辑距离[２３].定义８中的广义字符串编辑距离g e d i t (X ,Y )是通过插入㊁删除和替换３种操作,将轨迹X 转换为Y 所需编辑操作代价之和的最小值.与一般的字符串编辑距离不同,广义字符串编辑距离中３种编辑操作的编辑代价不限制于{０,１}等离散值,取值范围为非负实数值.因此,通过广义字符串编辑距离定义轨迹距离,使得轨迹距离能够体现任务相似度.本文将任务间编辑代价定义为任务标签文本的差异度,其定义如下:定义９㊀任务编辑代价函数.设流程模型中的两个任务t １,t ２,将t １替换成t ２的编辑代价函数为:γ(t １,t ２)＝d A (t １,t ２)替换操作１插入或删除操作{.式中:d A (t １,t ２)为任务标签文本距离(任务距离),其定义同定义３.两个轨迹多集中的轨迹,根据定义８计算两两之间的轨迹距离生成轨迹距离矩阵,再结合轨迹多集中的频次计算轨迹多集距离.３ ３㊀轨迹多集距离计算定义１０㊀轨迹多集距离[１４].设S １＝{(s p１,c p １), ,(s p m ,c p m )},S ２＝{(s q １,c q １), ,(s q n ,c qn )}为两个轨迹多集,c i 为轨迹s i 的归一化频次(ðm i ＝１c p i ＝ðnj ＝１c q j＝１),f i j为从s p i 到s q j 转换量,d i j ＝d t (s pi ,s q j )为s p i ,s q j 间的轨迹距离,则S １,S ２间的距离d T S M (P ,Q )＝m i n f i j ðmi ＝１ðnj ＝１fi j d i j ,s ．t ．f i jȡ０ðnj ＝１f i j ＝c pi ,１ɤi ɤm ðmi ＝１f i j ＝c q j ,１ɤj ɤn ðmi ＝１c p i ＝ðn j ＝１c q j ＝１ìîíïïïïïïïïïï.轨迹多集距离是一个产销平衡的运输问题,也是E M D (e a r t h m o v e r sd i s t a n c e )的一个特例.E M D 通过寻找两个轨迹多集中轨迹之间的最优转换路径来计算轨迹多集间的距离.E M D 使用普通的线性规划的单纯形方法来计算时间复杂度为O (N ３l o gN )[２４],其中N 为两个轨迹多集的最大轨迹数.４㊀实验评测与分析本章通过一系列实验评测W B P M N 和T S M 算法在两个真实数据集上的表现情况,并通过分析实验结果,总结两种方法在不同数据集上的适用性.４ １㊀数据集说明后续实验均在两个真实数据集上进行评测,分４２９第４期林泽东等:基于日志的流程相似度计算方法适用性分析别对两个数据集的基本情况进行说明.(１)第一个数据集是一个公开数据集,来源于 学生成绩排名预测 竞赛①.原始数据集由５３８名在校大学生３个学期的一卡通消费记录和前２个学期的成绩排名构成,并经过以下预处理:①将每天的位置序列看作是一个流程案例;②３０分钟内连续在同一位置的多次活动被看作是在该位置的一次活动.预处理之后,选取第２学期中成绩排名最靠前和最靠后各１０名学生的数据,将每个学生的行为轨迹看作是由其背后流程产生的,最终得到２０个行为流程.(２)第二个数据集来源于某高校近两年的网上办公自动化系统公文审批流程日志,选取其中３类:上级来文㊁校区发文㊁部门行文,每类流程包含两个具体流程,最终包含６个审批流程.两个数据集的一些统计信息如表１所示.为了评估两种方法在不同数据集上的适用性,选用成绩排名预测和公文审批这两个具有不同特点的数据集进行实验.公文审批数据集由确定性的公文审批流程支撑,轨迹均由此流程在工作流引擎中运行时产生;成绩排名预测数据集中学生行为轨迹由学生的日常活动产生,但学生日常行为不像前者具有确定性的流程模型作支撑.表１㊀数据集信息统计表数据集名称流程数量任务活动数量案例数量事件数量成绩排名预测２０９２６３２１８４５８公文审批６７３１０８２０３５４４ ２㊀实验过程与实验结果基于上述两个数据集,本节设计了３组实验,对比了两种方法在不同数据集上的表现情况.实验过程中设置W B P MN算法的３个参数α,β,γ均为１３.所设计的评测实验均是基于两种方法生成的流程距离矩阵实现的.４ ２ １㊀流程距离矩阵准备基于上述两个数据集,分别进行以下相同计算过程:分别在同一个数据集上应用两种方法,计算该数据集中所有流程间的距离,生成加权业务流程图间的距离矩阵和轨迹多集间的距离矩阵,这两个矩阵下文统称为流程距离矩阵.流程距离矩阵中的某个元素为该元素所在行㊁列对应的两个流程间的距离.为行文方便,将各方法在两个数据集上生成的流程距离矩阵汇总成表(如表２).表２㊀距离矩阵信息表数据集W B P MN算法T S M算法成绩排名预测M１１M１２公文审批M２１M２２４ ２ ２㊀相似度结果相关性验证本实验的目的是验证两种方法在不同数据集上计算的相似度结果是否存在相关性.虽然直接比较不同方法在相同数据集上生成的流程距离矩阵能够评估两种方法在相似度结果上的相关程度,但矩阵中的元素仅仅是两个流程的距离度量,无法体现某流程与其他流程相似度的总体和平均情况.因此,本文通过距离矩阵构造一个距离向量,通过比较两个距离向量来评估两个流程相似度的相关程度,而距离向量中元素是距离矩阵对应行的所有元素之和的均值.基于表２中的距离矩阵,将M１１和M１２所构造的距离向量绘制于图２,将M２１和M２２所构造的距离向量绘制于图３.图中横坐标为距离向量的索引,纵坐标为距离向量中元素的值.５２９①h t t p://w w w．p k b i g d a t a．c o m/c o m m o n/c o m p e t i t i o n/１２７．h t m l计算机集成制造系统第２５卷从图２和图３可以发现:①在这两个图中,实线总是在虚线的上方,说明由T S M算法生成的距离矩阵对应的距离向量的结果比W B P MN算法大,即相对于W B P MN算法,T S M算法得到的流程间距离均值大,相似度结果均值小;②虽然两种方法分别从流程结构和行为两方面考察流程相似度,但是从两图所呈现的结果可以直观地看出:每个图中两条曲线形状具有很高的一致性,说明两种方法产生的距离均值有很高的相关程度.为进一步量化这种相关程度,利用P e a r s o n相关系数对距离向量的相关度进行度量,计算结果显示,不同方法在两个数据集上得到的P e a r s o n相关系数分别是０ ７１和０ ７３,这意味着两种方法在平均相似度计算结果上有较强的相关度.４ ２ ３㊀行为流程与成绩排名相关性验证通常情况下,评估流程相似度方法在相似流程检索方面的优劣是一个棘手的问题.为尽量避免主观成分,更加客观地评估两种方法,本文试图在两个数据集上构建流程间距离或相似度的评价标准或参考值,将不同方法计算得到的距离或相似度结果与参考值进行对比评价各算法的优劣.对于公文审批数据集,同一类别中的流程被认为比不同类别中的流程相似度高;而对于成绩预测数据集,尝试利用成绩相对排名作为学生行为流程相似度的参考值,因此需要验证行为流程与成绩相对排名的相关性.成绩相对排名接近的两个学生行为流程的差异可能不是十分明显.因此,为了更直观地展示实验结果,实验选取成绩排名差异较大的两组学生数据.实验中使用凝聚层次化聚类算法对两种方法生成的流程距离矩阵M１１和M１２分别进行层次聚类,两种方法的聚类结果如图４和图５所示.从层次聚类的结果上看,两种方法都能明显地将成绩相对较好和较差的两组学生区分开,说明学生之间成绩排名越接近,则他们的行为流程之间距离越小;相反成绩排名相差越远,则行为流程之间距离越大,即成绩排名的差异程度与行为流程距离大小有明显的相关性.因此,实验结果表明可以利用成绩相对排名作为学生行为流程相似度的参考值,对流程相似度计算方法进行评估.４ ２ ４㊀算法数据集适用性评测本实验的目的是根据两种方法K近邻检索结果的表现情况,评估其在不同数据集上的适用性. K近邻检索实验之前,要确定相似流程的参考值和选取检索准确性的评价指标.在相似流程参考值确定方面,根据４ ２ ３节的论述及其实验结论,对于成绩排名预测数据集,与某学生成绩排名靠近的K个学生的行为流程被认为是该与学生相似的K个参考流程.而对于公文审批数据集,属于同一类别中的公文可以相互作为相似流程的参考流程.在评价指标选择方面,利用信息检索领域中常用的MA P＠K对算法检索结果的准确性进行评价.针对本实验的具体情况,MA P＠K评价指标的形式化定义６２９第４期林泽东等:基于日志的流程相似度计算方法适用性分析如下:MA P ＠K ＝ðNj ＝１(ðn ji ＝１i l j i /n j )/N .式中:N 为数据集中的流程数量;n j 为第j 次检索的K 个检索结果中包含的参考流程的个数(n j ɤK );l ji 为第j 次检索结果中第i 个参考流程出现在K 个检索结果中的位置.基于上述相似流程的确定方法,本文进行了两组实验.每组实验针对同一个数据集,分别应用两种方法依次检索数据集中每个流程的K 个距离最小的流程,与实际的K 个参考流程进行对比.通过MA P ＠K 评价指标对每组实验结果进行评价,两组实验的实验结果如图６和图７所示.从实验结果中可以看出,两种方法在不同数据集上的表现截然相反,在成绩排名预测数据集上W B P MN 算法K 近邻检索准确率要好于T S M 算法;而在公文审批数据集上T S M 算法K 近邻检索准确率要明显好于W B P MN 算法,这是由两个数据集不同特点导致的.公文审批数据集中数据来源于公文审批流程,这些审批流程都具有十分确定的流程模型.相比较而言,成绩排名预测数据集记录的是在校生每天在学校各活动地点的活动情况,学生日常活动复杂且随意性很强,其背后不存在确定性的流程模型,用这种结构性很强的流程模型描述随意性很强的行为,其准确度很难得到保证.５㊀结束语本文从流程日志出发,分别对基于模型结构和行为的流程相似度计算方法进行了改进,使改进的两种方法对流程日志具有相同的支持程度,并通过实验对改进方法进行了比较和分析.实验结果显示,虽然两种方法分别从不同侧面考察流程的相似度,但相似度结果具有很高的相关度;同时,基于结构的流程相似度方法更适合于确定性流程相似度计算,而基于行为的流程相似度计算方法更适合于非确定性流程相似度计算.虽然本文得出了关于两种流程相似度计算方法的异同之处,然而在选择的方法数量和数据集规模上仍需进一步增加和扩大,以在更大范围内验证本文的研究结论.参考文献:[１]㊀D O N GZ i h e ,W E NL i ji e ,HU A N G H a o w e i ,e t a l ．B e h a v i o u r Ｇa l s i m i l a r i t y a l g o r i t h mf o r p r o c e s sm o d e l sb a s e do nf i r i n g s e Ｇqu e n c e c o l l e c t i o n [J ]．J o u r n a lo fS o f t w a r e ,２０１５,２６(３):４４９Ｇ４５９(i nC h i n e s e )．[董子禾,闻立杰,黄浩未,等．基于触发序列集合的过程模型行为相似性算法[J ]．软件学报,２０１５,２６(３):４４９Ｇ４５９．][２]㊀Y I N M i n g ,W E NL i ji e ,WA N GJ i a n m i n ,e t a l ．P r o c e s s s i m i Ｇl a r i t y a l g o r i t h mb a s e do n i m p o r t a n c eo f t r a n s i t i o na d j a c e n t r e Ｇl a t i o n s [J ]．C o m p u t e rI n t e g r a t e d M a n u f a c t u r i n g S y s t e m s ,２０１５,２１(２):３４４Ｇ３５８(i nC h i n e s e )．[殷㊀明,闻立杰,王建民,等．基于变迁紧邻关系重要性的流程相似性算法[J ]．计算机集成制造系统,２０１５,２１(２):３４４Ｇ３５８．][３]㊀D UMA SM ,G A R C ÍA ＧB A ÑU E L O SL ,D I J KMA NR M．S i m Ｇi l a r i t y s e a r c ho f b u s i n e s s p r o c e s sm o d e l s [J ]．I E E ED a t aE n g i Ｇn e e r i n g Bu l l e t i n ,２００９,３２(３):２３Ｇ２８．[４]㊀D I J KMA N R ,D UMA SM ,V A ND O N G E NB ,e t a l ．S i m i l a r Ｇi t y of b u s i n e s s p r o c e s sm o d e l s :m e t r i c s a n d e v a l u a t i o n [J ]．I n Ｇf o r m a t i o nS ys t e m s ,２０１１,３６(２):４９８Ｇ５１６．[５]㊀A K K I R A J U R ,I V A N A．D i s c o v e r i n g bu s i n e s s p r o c e s s s i m i Ｇl a r i t i e s :a ne m p i r i c a ls t u d y w i t h S A P b e s t p r a c t i c eb u s i n e s s p r o c e s s e s [C ]//P r o c e e d i n gs o f t h e ８t h I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o n S e r v i c e ＧO r i e n t e d C o m p u t i n g ．B e r l i n ,G e r m a n y :S p r i n g e r ＧV e r l a g,２０１０:５１５Ｇ５２６．[６]㊀E H R I G M ,K O S C HM I D E R A ,O B E RW E I S A．M e a s u r i n g７２９。
1国家重点研发计划“新能源汽车”重点专项进入审核环节的2016年度项目公示清单
2016YFB0101700 轻量化纯电动轿车集成开发技术 2016YFB0101800 2016YFB0101900 电动汽车基础设施运行安全与互联 互通技术 安全可控、能源互联、开放互通的 智能充电网研究与应用示范
2016YFB0100800 高功率密度电机控制器 2016YFB0100900 2016YFB0101000 2016YFB0101100 智能电动汽车的感知、决策与控制 关键基础问题研究 电动汽车智能辅助驾驶关键技术研 究与产品开发 电动汽车智能辅助驾驶技术研发及 产业化
2016YFB0101200 燃料电池基础材料与过程机理研究 2016YFB0101300 高性能低成本燃料电池电堆及关键 材料的关键技术研究与工程化开发
高比能量动力锂离子电池的研发与 合肥国轩高科动力能源有限公司 集成应用 新一代锂离子动力电池产业化技术 宁德时代新能源科技股份有限公司 开发 高比能量动力锂离子电池开发与产 业化技术攻关 高温车用 SiC 器件及系统的基础理 论与评测方法研究 高功率密度车用逆变器产品平台开 发及产业化 天津力神电池股份有限公司 中国科学院电工研究所 上海电驱动股份有限公司 上海大郡动力控制技术有限公司 清华大学 北京经纬恒润科技有限公司 东软集团股份有限公司 中国科学院大连化学物理研究所 新源动力股份有限公司
序号 14 15 16 17 18 19
项目编号 2016YFB0101400
项目名称 插电 / 增程式混合动力系统构型与 动态控制方法研究
项目牵头承担单位 清华大学 科力远混合动力技术有限公司 中国汽车工程学会 重庆长安汽车股份有限公司 国电南瑞科技股份有限公司 青岛特锐德电气股份有限公司
项目 负责人 张俊智 张彤 张宁 季方胜 徐石明 于德翔
烟台市科技创新发展计划管理办法
附件1烟台市科技创新发展计划管理办法第一章总则第一条为深入贯彻落实《中共烟台市委烟台市人民政府关于进一步加快创新驱动发展的意见》（烟发〔2017〕13号）精神，更好地组织实施烟台市科技创新发展计划，根据国家、省新近出台的相关科技计划管理办法精神和有关改革要求，以及《关于修订印发<烟台市创新驱动发展（科技创新）专项资金管理办法>的通知》（烟财教〔2019〕11号）规定，制定本办法。
第二条烟台市科技创新发展计划（原烟台市重点研发计划）是由市财政创新驱动发展（科技创新）专项资金设立的年度科技计划，面向全市经济社会重大科技需求，重点支持重大关键技术创新和应用基础性、公益性科学研究，推动重点产业领域关键核心技术突破，开展与民生和社会事业密切相关的公益性科技攻关，激励科技人才创新创业，助推全市经济社会高质量发展。
第三条市科技创新发展计划以项目为载体组织实施，分为重大科技创新类（重大科技创新工程）项目、科技型中小企业培育类项目、科技创新促进乡村振兴类项目、社会民生公益类项目、校地合作类项目、科技领军人才创新类项目和科技军民融合类项目等。
根据工作需要，每年可对项目类别进行适当调整，在年度计划指南中予以明确。
第四条市科技创新发展计划项目（以下简称项目）采取定向委托或竞争择优的方式立项，综合运用事前资助、后补助等方式给予支持。
对以定向委托方式立项的项目，主要采取后补助或事前资助与后补助相结合的方式给予支持，以后补助的方式为主。
第二章组织管理与职责第五条市科技局是市科技创新发展计划管理及组织实施的主体，主要职责是：（一）制定市科技创新发展计划管理办法；（二）制定、发布年度计划指南并组织实施；（三）负责项目的立项、调整、撤销或终止；（四）选定项目管理专业机构，签署委托协议，监督协议执行；（五）负责项目实施情况检查调度、绩效评估和验收；（六）负责建立科技计划管理信息系统，实现项目全过程网络信息化管理，积极推进项目信息公开。
2016年山东省重点建设项目名单
2016年省重点建设项目名单1济青岛高铁（正线307公里）2济青高速改扩建项目（高速公路309公里）3潍城至日照公路（高速公路154公里）东阿至聊城鲁冀界公路（高速公路86公里）泰安至东阿公路（高速公路74公里）滨莱高速公路淄博西至莱芜段扩建项目（高速公路73公里）龙口至青岛公路龙口至莱西（沈海）段（高速公路67公里）青岛新机场（2条3600米跑道）济南市轨道交通R3线一期工程（全长19.9公公里）滨港铁路沾化至滨州港段（新建正线65.3公里，改建1.7公里）中南部铁路通道郭家沟至大石家地方铁路线项目（正线14.2公里）日照机场至沈海高速连接线项目（全长3.9公里）烟台港西港区通用泊位、航道项目（1个10万吨级、2个7万吨级通用泊位，30万吨级航道35公里）日照港岚山港区原油码头二期工程（1个30万吨级原油泊位）东营港防波堤项目（东营港区南防波堤8613米，广利港区防波堤5065米）新万福河复航工程（全长61.3公里）京杭运河万年闸复线船闸项目（2千吨级二线船闸）榆横-潍坊1000千伏特高压交流输变电工程山东段（新建潍坊1000千伏变电站，扩建济南1000千伏变电站，石家庄-济南-潍坊1000千伏线路）内蒙古上海庙-山东临沂+-800千伏特高压交流输变电工程山东段（新建临沂800千伏换流站，上海庙-临沂800千伏线路）山东省500千伏输变电工程（新建智圣、峄城、东阿、惠民、儒林、临朐、垦东500千伏变电站）山东省2015年第一批专项农网改造升级工程（改造110千伏变电站29座，线路93公里；改造35千伏变电站40座，线路570公里；改造10千伏线路1.2万公里）文登抽水蓄能电站项目（总装机容量180万千瓦）枣庄庄里水库项目（总库容1.3亿立方米）聊城东昌府区南水北调续建配套项目（年供水量5183万立方米）威海市南海新区香水河挡潮闸项目（挡潮闸总宽463米）淄博市孝妇河黄土崖段综合整治项目（整治河道6.7公里）桓台县生态水系修复提升工程（修复提升水系258公里、水域面积208万平方米、湿地面积232万平方米）国家海洋设备质量监督检验中心项目（总建筑面积6.2万平方米）青岛环球金融中心项目（总建筑面积30.7万平方米）烟台蓝色智谷项目（总建筑面积29.8万平方米）淄博高新区医药创新中心建设项目（总建筑面积16.5万平方米）青岛船舶与海洋工程装备创新科技园项目（总建筑面积9.3万平方米）中兴（山东）智慧城市产业园一期项目（总建筑面积25.7万平方米）济南创新谷加速器建大合新产业基地项目（总建筑面积44.1万平方米）鑫茂齐鲁科技城二期项目（总建筑面积57万平方米）中关村海淀园齐河科技城一期项目（总建筑面积35.8万平方米）山东维度孵化器科技创新产业园项目（总建筑面积43.2万平方米）烟台国际节能环保科技园项目（总建筑面积14万平方米）泰安市联合绿色建材产业集聚区建设项目（总建筑面49.5万平方米）曹县大集镇淘宝产业园项目总建筑面积19.9万平方米莱芜颐高电子商务产业园项目总建筑面积24.6万平方米昌邑华海贸易广场“互联网+”项目（总建筑面积16.4万平方米）鄄城县城乡信息化产业园项目总建筑面积34.4万平方米东营综合保税区项目总建筑面积9.4万平方米菏泽铁路物流中心项目总建筑面积16.6万平方米，铁路专用线4.6公里淄博远成齐鲁综合物流港项目总建筑面积127.8万平方米菏泽传化智能公路港项目总建筑面积47.5万平方米中国兰陵三农物资批发城项目总建筑面积16.3万平方米银座国际汽车中心项目总建筑面积29万平方米潍柴动力全球配件分销中心项目总建筑面积11.9万平方米泉林循环经济产业园自动化立体仓储物流中心项目总建筑面积4.5万平方米潍坊申易现代物流项目总建筑面积9.1万平方米新易泰现代商贸物流园项目总建筑面积21.7万平方米山东设计创意产业园项目总建筑面积35万平方米山东银光文化创意产业基地项目总建筑面积7.9万平方米印象济南文化创意建设项目总建筑面积5.8万平方米博兴龙华文化园一期工程总建筑面积19.5万平方米菏泽鲁西南民俗文化记忆建设项目总建筑面积13.2万平方米枣庄市抱犊崮-熊耳山风景区5A级景区提升工程总建筑面积5.8万平方米青岛万达东方影都一期项目总建筑面积94.8万平方米一汽-大众汽车有限公司青岛工厂一期项目年产乘用车30万辆山东神州巨电新能源实业有限公司纯电动大巴动力锂电池产业化项目32年产纯电动大巴动力锂电池亿瓦时山东常林机械集团股份有限公司大型节能环保挖掘机产业化项目年产大型节能环保挖掘机5000台永佳动力股份有限公司环保节能型通用汽油机植保机械以及园林机械产品研发生产项目年产环保节能型通用汽油机、植保机械及园林机械600万台迈赫机器人自动化股份有限公司工业机器人及智能制造装备项目年产机器人系统及工作站台550套大国重器自动化设备山东股份有限公司机器人项目（年产机器1.05人万台）山东开泰工业科技有限公司海洋工程装备表面处理成套装备项目年产海洋工程装备表面处理成套装备1000台套威海普益船舶环保科技有限公司船舶废气洗涤脱硫设备生产项目年产镁基法船舶废气洗涤脱硫系统500套威海市海王旋流器有限公司节能环保技术装备制造项目年产旋流器等节能环保装备1.2万台套山东富力世新型材料有限公司智能自动轧制生产设备建设项目年产精密数控轧机63台、精密制管自动生产线300套山东双一科技股份有限公司模具产业化与车辆用复合材料制品生产项目（年产非金属模具35套风电机舱罩1000套、车辆用复合材料制品10万件）山东恒威电力设备有限公司非晶合金变压器及可控饱和电抗器项目年产非晶合金变压器500兆伏安、可控饱和电抗器1000台新兴重工临清天然气非管网科技生态产业园一期项目年产LNG撬装站400支、CNG液压子站100支东营圣亚生态能源科技有限公司生物燃气生态能源项目年产生物天然气6000万立方米山东哈迪斯汽车配件有限公司轨道列车空气弹簧减震总成项目年产轨道列车空气弹簧减震总成500万套青岛歌尔科技产业项目年产ASIC、MEMS芯片50亿只、可穿戴式计算机万2400套、智能机器人2200台烟台华安通信设备有限公司中韩信息产业园项目年产手机主板3600万件、手机2500万部山东创新金属科技股份有限公司铝合金电子材料项目年产高档铝合金电子材料1000万套山东新华制药股份有限公司现代医药国际合作中心项目年产固体制剂200亿片、粒、袋山东鲁抗医药股份有限公司高新生物技术产业园一期项目年产固体制剂53.8亿片、粉针13.2亿支山东新时代药业有限公司奥利司他产业化建设项目年产奥利司他片剂2亿片、胶囊剂4亿粒山东一方制药有限公司中药配方颗粒制造中心项目年产中药配方颗粒1800吨山东泰邦生物制品有限公司血液制品项目年产人凝血因子Ⅷ60万支、人凝血酶原复合物100万支、人纤维蛋白原72万支山东新华医疗器械股份有限公司医学影像产品产业化项目年产医学影像诊断设备380台套、治疗设备60台套威海威高血液净化制品有限公司高通量血液透析器产业化项目年产高通量血液透析器4000万支山东聊城阿华制药股份有限公司药用辅料一期项目年产药用辅料2.2万吨海斯摩尔生物科技有限公司医卫用生物质新材料及制品产业化项目年产壳聚糖纤维2000吨、医用非织造布2000吨、医用敷料1200万件烟台双塔食品股份有限公司高纯度蛋白项目年产高纯度蛋白6万吨谷神生物科技集团有限公司多肽蛋白项目年产多肽蛋白3万吨山东保康生物科技有限公司生姜蛋白酶等)种功能成分联合萃取项目年产生姜蛋白酶30吨、姜黄素9吨郯城安泰生物科技有限公司银杏叶提取物系列产品深加工项目年产抗氧化软胶囊5亿粒、银杏蜂胶山楂胶囊5亿粒、银杏叶饮料5000万瓶伟日山东生物科技有限公司乳酸链球菌素产业化项目年产乳酸链球菌素2000、吨乳酸钠1.8万吨山东新和成氨基酸有限公司蛋氨酸项目年产蛋氨酸10万吨赤山集团有限公司海洋生物制品精深加工与冷链物流基地建设项目年产海洋生物制品5万吨山东悦一生物科技有限公司鱼骨联产鱼骨素及衍生产品项目年产鱼骨素3000吨山东省滕州瑞达化工有限公司聚丁烯项目年产聚丁烯6万吨凯赛（金乡）生物材料有限公司绿色尼龙56项目年产绿色尼龙5620万吨山东农大肥业科技有限公司国家土壤修复计划示范基地项目年产黄腐酸钾5万吨、缓控释复合肥40万吨山田研磨材料有限公司功能性系列纳米粉体材料建设项目年产纳米粉体材料5000吨山东高速轨道设备材料有限公司GRTSⅢ型高铁轨道板项目年产GRTSⅢ型高铁轨道板7万块天鼎丰材料技术有限公司高强粗旦聚丙烯纺粘针刺土工布项目年产高强粗旦聚丙烯纺粘针刺土工布3.2万吨莱芜钢铁集团粉末冶金有限公司高性能合金特种粉末材料项目年产特种粉末冶金材料10万吨山东华盛荣镁业科技有限公司镁合金科技产业园项目年产镁合金系列产品6.3万吨临沂鑫海新型材料有限公司高镍基材料节能环保建设项目（年产高镍基节能环保材料120万吨）黄河三角洲现代农业孵化展示项目总建筑面积10.3万平方米泗水利丰甘薯全产业链产业融合示范项目总建筑面积6.9万平方米金利源现代农牧循环经济科技示范项目总建筑面积17.1万平方米齐鲁工业大学菏泽校区建设项目总建筑面积45.7万平方米烟台黄金职业学院项目总建筑面积22.7万平方米高密豪迈职业教育园区项目总建筑面积8.4万平方米日照市职业教育公共实训基地项目总建筑面积19.9万平方米曲阜干部学院项目总建筑面积8.1万平方米淄博市中心医院西院区建设项目(总建筑面积33.9万平方米)聊城鲁西南医院一期项目(总建筑面积11.1万平方米)文登整骨烟台医院建设项目(总建筑面积28.8万平方米)巨野县人民医院医养新院区建设项目(总建筑面积12.9万平方米)成武县养老康复中心项目(总建筑面积5.6万平方米)博山姚家峪生态养老中心项目(总建筑面积60.6万平方米)临沂鲁商国际健康城一期项目(总建筑面积15.3万平方米)中晨青州书画艺术城项目(总建筑面积53.6万平方米)济宁市文化中心一期建设项目(总建筑面积7.6万平方米)聊城市古城区博物馆文化建设项目(总建筑面积4.4万平方米)蓝树谷青少年社会职业体验中心一二期项目(总建筑面积3.6万平方米)无棣县全民健身活动中心项目(总建筑面积4.2万平方米)泰安市京沪高铁南片区改造和东平湖库区移民避险解困项目（总建筑面积211.1万平方米其中京沪高铁南片区D、E、F棚户区改造141.6万平方米,东平湖库区移民避险解困二期69.5万平方米)济南市海绵城市试点区域园林绿地系统建设和道路改造工程（改建道路23.2公里，景区保护、雨水收集等）乐陵市铁营镇改善农村人居环境建设项目（净水5万吨/日,污水处理2.5万吨/日,燃气管道42公里,道路78公里,改造农村住房、学校等20.4万平方米）滕州市高铁新区地下管廊建设项目（全长21公里）郓城县新型城镇化基础设施建设项目（新建道路59.8公里、桥梁11座，铺设排水管网,151公里，绿化面积,41.8万平方米）济南市英雄山路南段高架桥工程-顺河高架南延一期工程（全长2.3公里）。
2016 年度山东省重点研发计划(科技攻关部分项目指南
附件12016年度山东省重点研发计划（科技攻关部分）项目指南一、电子信息 (1)二、新材料 (1)三、先进制造 (3)四、新能源与高效节能 (4)五、交通运输 (5)六、生物技术 (6)七、现代服务业 (6)八、化工及建材 (7)九、轻工纺织 (8)十、高效农业 (9)十一、智慧农业 (10)十二、绿色农业 (11)十三、临床医学 (12)十四、生物医药 (12)十五、中医药 (14)十六、海洋科技 (15)十七、公共安全 (16)十八、资源与节约 (17)十九、环境与可持续发展 (17)二十、城镇发展与其他社会事业 (18)一、电子信息1.软件。
重点研究开发可信计算、数据库优化移植、大数据挖掘、服务在线开发部署和弹性扩展技术等关键技术，重点开发云数据中心支撑软件、大数据应用支撑平台、基于开放源代码的数据库系统等基础软件。
2.集成电路。
重点研究开发软硬件逻辑模块复用技术、编解码加速算法、封装的电磁兼容设计等关键技术，研发RFID、存储设备、传感器等集成电路专用芯片及器件。
3.计算机及数字化电子产品。
重点研发虚拟化优化、数字信号处理、高清晰显示、嵌入式软件等关键技术，开发高性能服务器、电子加速器、微波雷达以及汽车电子、智能网络家电、智能终端以及各类磁光开关、光纤联接器等电子产品。
4.网络与通信。
研究开发异网同构技术、数据压缩传输与接收技术、量子通信、卫星通信、网络终端技术、下一代互联网关键技术。
5.信息安全。
研发云端、移动终端和工控设备的安全保障技术，网络空间隐私保护、行为监管和治理技术，面向金融、电子政务、电子商务等重点行业的安全确保技术。
二、新材料1.特种纤维材料。
重点研究开发高性能碳纤维、芳纶纤维、陶瓷纤维、玻璃纤维以及聚苯硫醚、聚氟纤维等新品种高性能纤维制备及产品生产技术。
2.特种陶瓷材料。
重点研究开发超细陶瓷粉体制备技术，功能陶瓷等特种陶瓷制品的生产技术、成型及烧成工艺等。
3.特种金属材料。
规模化养猪场粪污处理与资源化利用的主要模式
38猪业科学 SWINE INDUSTRY SCIENCE 2017年34卷第03期主题策划F E A T U R E规模化养猪场粪污处理与资源化利用的主要模式邵 蕾1，孔凡克1，杨守军1，罗 星1，鞠鑫鑫2，董仁杰1*（1.中国农业大学烟台研究院，山东 烟台 264670；2. 山东中农三月环保科技股份有限公司，山东 烟台 264670）2016年末我国生猪存栏43 504万头，生猪出栏68 502万头[1]，年产粪污估计约20亿t，包括固相（粪便和垫料）和液相（主要包括尿液、冲洗水等）。
养猪粪污含水量约80%～85%，有一定的黏结性，并且含有大肠杆菌、蛔虫卵等病原菌[2,3]；养猪过程中添加的促生长剂（铜、锌等）和抗生素也会随粪污排出[4,5]。
《中华人民共和国环境保护法》、《畜禽规模养殖污染防治条例》、《水污染防治行动计划》和《土壤污染防治行动计划》，以及《全国生猪生产发展规划（2016-2020年）》和《农业部关于促进南方水网地区生猪养殖布局调整优化的指导意见》等，尤其是2016年习近平总书记在中央财经领导小组第十四次会议上就解决好畜禽养殖废弃物处理和资源化利用问题的重要讲话，为养猪业的可持续发展和养猪粪污的处理和利用指明了方向。
养猪场粪污处理的技术路线见图1。
1 养猪场原粪水直接处理-常规厌氧发酵针对养猪场大量存在的水冲粪和水泡粪等粪污收集方法获得的高含水量（超过90%）粪污（又称“粪水”），目前许多养殖场通过常规厌氧发酵降解有机物和回收能源，降低后续处理的负荷。
常规厌氧发酵追求高的沼气产量，滞留期长因而需要较大的处理设施，通常适用于中等及以上规模的畜禽养殖场，并配套沼气利用，如制备生物燃气和发电等[6]。
厌氧反应器通常包括全混式厌氧反应器（CSTR）和厌氧折流反应器（ABR）。
全混式反应器应采用中温发酵，总固体浓度宜保持在5%以上，滞留时间长于30 d。
厌氧折流反应器也应采用中温发酵，总固体浓度宜保持在5%以下，滞留时间约20 d，不需搅拌装置，结构简单，投资较少。
红豆杉中产紫杉醇及其类似物内生菌的分离与筛选
安徽农学通报2023年05期动植物·微生物·食用菌·中药材红豆杉中产紫杉醇及其类似物内生菌的分离与筛选郑寒琪沈诗媚赵玉知陈营*（烟台大学生命科学学院，山东烟台264005）摘要为了从红豆杉中分离筛选可以产紫杉醇及其类似物的内生菌，本研究以红豆杉为试验材料，对其针叶和枝条通过划线分离法共筛选得到9株内生菌，对所得菌株用不同发酵培养基进行摇瓶发酵培养，发酵液及菌体经乙酸乙酯萃取浓缩后以紫杉醇标准品为对照进行薄层层析（TLC）检测。
试验发现9株内生菌中有4株可以产生紫杉醇及其类似物，其中内生真菌有3株，内生细菌有1株。
通过细菌16S rDNA扩增测序和真菌Its扩增测序分析可知，3株内生真菌初步确定为1株链格孢菌（Alternaria sp.）和2株Paraconiothyrium brasiliense，1株细菌为枯草芽孢杆菌（Bacillus subtilis）；相同菌株用不同发酵培养基时，样品Rf值不同，表明培养基成分会影响菌体进入次级代谢的时间，并进一步影响前体物质向紫杉醇的转化。
试验结果为后续紫杉醇这一天然中药成分的生物合成及其代谢调控奠定了基础。
关键词红豆杉；内生菌；紫杉醇；生物合成；代谢调控中图分类号Q949.9文献标识号A文章编号1007-7731（2023）05-0027-05紫杉醇（Paclitaxel，商品名Taxol）是一种复杂的含氮二萜类衍生物，于1971年被美国科学家Wani 等[1]从短叶红豆杉（Taxus breviifolia）的树皮中分离出来。
紫杉醇能抑制微管蛋白解聚，有效抑制癌细胞的增殖、迁移和侵袭，且抑制肿瘤生长的机理已被阐明，在临床上被广泛用于乳腺癌、卵巢癌和部分头颈癌和肺癌的治疗[2-3]。
紫杉醇作为具有抗癌活性的二萜生物碱类化合物，其新颖复杂的化学结构、广泛显著的生物活性、全新独特的作用机制、奇缺的自然中药资源使其成为举世瞩目的抗癌明星和研究重点。
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2016年烟台市重点研发计划（重大关键技术）上线项目项目编号项目名称申报单位2016YT06810593 轨道交通用高性能7XXX系硬质铝合金型材综合性能提升技术研发龙口市丛林铝材有限公司
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