我国企业在快速发展的同时，劳资矛盾也日益突出.在珠三角地区的背景下,运用演化博弈的理论，建立劳资双方以及资方和政府的博弈模型，通过模型求解和演化相图分析，找出演化稳定策略及劳资关系发展的影响因素，发现与生产成本、利润分配、背叛的收益、违约的惩罚等因素相关.针对分析结果分别从劳方、资方、政府监管部门的角度出发，提出相关建议，促使劳资关系走向稳定和谐.

农村地区的房地产开发由于与政策相悖而被禁止，受外部需求驱动，都市边缘区源起于农村集资房的小产权房开发呈蔓延趋势，成为学界关注的热点.论文结合空间分析方法和数理分析模型，基于Arc-GIS、SPSS等分析平台，以广州白云区为例，对其20世纪90年代农村集资房项目空间分布特征进行梳理，并根据区域发展特征，通过构建数理模型，揭示农村集资房发展过程的社会经济影响因素.结果表明：广州白云区农村集资房项目空间分布具有明显的交通指向性、空间集聚性及区域差异性；政策因素、区位条件及农民人均纯收入水平等是影响广州白云区农村集资房空间分异的主要因素.

采用高温固相法制备了BaZrSi₃O₉样品，通过X 射线粉末衍射仪、荧光光谱仪和热释光计量计测试了样品的物相结构、荧光光谱、余辉衰减曲线、热释光温度曲线和应力发光特性.测试结果表明：发射光谱峰位于435 nm，具有可重复利用性，属于非破坏性发光，样品应力发光强度与承受的机械应力在一定范围内成正比的规律性.研究表明应力发光的原理与长余辉相似，缺陷势阱捕获的电荷载流子受到外界的影响而释放，与发光中心复合从而产生发光.样品波长属于可见光，可以用作检测应力强度及探测结构破坏位置的图像传感器，从而实现非破坏性应力实时监测及应力可视化.

采用化学溶液法以LaNiO₃为底电极在Si(100)衬底上生长了Bi₂NiMnO₆薄膜，分别在N₂和O₂下对薄膜进行退火，退火温度均为600 ℃，研究不同退火气氛对薄膜结构与电性能的影响.用XRD测量分析了Bi₂NiMnO₆薄膜的结构，用铁电性能测量仪表征了样品的铁电性能和漏电流特性.结果表明，在N₂或O₂气氛下，Bi₂NiMnO₆薄膜均能成相，所有样品在室温下均表现出铁电性能，同时，这些样品都呈现出相当低的漏电流密度.此外，还讨论了Bi₂NiMnO₆薄膜的导电机制.

目前对高倍聚光系统下砷化镓电池性能的实验研究主要是基于室内模拟光源条件下进行的，对室外条件下的研究相对较少.设计并搭建了一小型菲涅尔聚光光伏系统，介绍了系统结构及其工作原理，并对其进行了室外实验研究.实验结果表明：当菲涅尔聚光光伏系统几何聚光比为500，13：00太阳辐射强度达到峰值948 W/m²时，聚光后单片电池的短路电流放大253倍，开路电压增加了0.34 V，电池背板温度为86.6 ℃，短路电流此时达到峰值，开路电压由于芯片温度升高影响并未达到峰值，峰值出现在10：30时，峰值为2.85 V，比太阳辐射强度达到峰值时的开路电压增加了0.03 V，此时电池背板温度为74.4 ℃.

以牛磺酸和马来酸酐为原料，经酰胺化、环氧化和阴离子开环聚合合成聚环氧N-马来酰-2-氨基乙磺酸钠（P(MA-co-taurine)）.采用核磁、红外、质谱、元素分析等手段对目标产物进行结构表征，并通过正交试验设计得出了合成共聚物的最佳工艺条件，即反应温度为95 ℃，反应时间为6 h，催化剂Ca(OH)₂质量分数为4%.合成的P(MA-co-taurine)共聚物具有优良、可控的助洗性能.螯合力和分散力分别为326.8 mg CaCO₃/g 、124.9 mg CaCO₃/g.用摇床实验法证实目标产物有生物降解性，并与其他洗涤助剂进行了洗涤性能比较.

以乙二胺四乙酸双酐(EDTAA)和2-甲基-5-硝基咪唑-1-乙醇(甲硝唑, MN)为原料，采用微波辐射法合成乙二胺四乙酸-α, δ-(2-甲基-5-硝基咪唑-1-乙醇)二酯(EDTA-2MN).设计正交实验，探讨了物料比、反应时间和反应温度等对收率的影响.结果表明，在EDTAA和MN物质的量之比为1∶2.5、反应时间30 min、反应温度110 ℃时，收率达到80％以上.与常规的酯化反应相比，该方法具有反应时间短、收率高和重复性好的优点.并采用红外光谱、核磁共振氢谱、质谱及元素分析对产物进行了表征.

以纳米硅溶胶为载体，葡萄糖为还原剂制备出稳定的纳米银溶胶，并对银溶胶的结构和粒径进行表征.选择热-紫外光双重固化乳液作为成膜树脂，以纳米银溶胶作为纳米抗菌剂，设计出纳米银改性水性木器涂料，讨论了不同质量分数的纳米银溶胶对漆膜抗菌性能和降解甲醛效果的影响.结果表明：当纳米银溶胶的质量分数为10％时，该水性抗菌木器涂料的漆膜性能优良，对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的灭菌率达到90％以上，在自然光下处理48 h后对甲醛的去除率可达70%.

研究了单宁酸在体外的抑菌作用及其影响因素.采用滤纸片法和琼脂二倍稀释法测定了食品体系中常见腐败菌的抗菌活性和最小抑菌浓度，并用琼脂比较法在食品体系中不同的pH、氯化钠浓度、蔗糖浓度、金属离子和有机酸的条件下，进行抗菌影响因素筛选.结果表明，单宁酸对金黄色葡萄球菌和藤黄微球菌有很好的抑菌活性，其最小抑菌浓度分别为0.39 mg/mL和0.09 mg/mL，单宁酸在酸性条件下，并同时与柠檬酸或乳酸协同作用下，可加强单宁酸对食品中腐败菌的抑菌效果；而食品中的氯化钠浓度、蔗糖浓度和金属离子对其抗菌效果都没有不利作用.因此，与常见食品防腐剂山梨酸钾相比，单宁酸的最低抑菌浓度比较低.

胎心电是目前研究的一个热点.基于线性叠加盲分离模型，孕妇腹部的胎心电检测信号在原理上是可以通过盲分离算法进行分离的.然而临床复杂的采样环境往往会破坏信号的线性叠加特性导致一般盲分离方法难以提取出微弱的胎心电信号.为此，本文提出了一种带噪情况下基于判断多路孕妇腹部混叠信号是否满足时域稀疏线性叠加特性判决方法.通过现有的心电检测手段，找到孕妇腹部混叠心电信号的稀疏区域并计算信号间的相关性，以度量多路信号的稀疏线性混叠程度.仿真结果表明，本文提出的基于胎心电检测信号的判别方法直观地反映了多路信号间的混叠线性程度，可为FastICA算法在胎心电的应用提供一个前期的判断依据，以便获得更优的分离效果或选择另外的盲分离算法.

最新研究发现癫痫脑电信号中的高频振荡节律(High-frequency Oscillations, HFOs)是定位癫痫始发区(Seizure Onset Zone, SOZ)的重要生物指标.在癫痫致痫灶术前定位的过程中，以癫痫样放电判断癫痫始发区的方法十分耗时，而且癫痫样放电与癫痫发作的关系还不明确，不但增加病人感染疾病的风险，还会造成误诊.本文设计了一种基于高频振荡节律的快速定位算法，利用功率谱密度的差异提取疑似癫痫始发区，再根据曲线模板检出高频振荡节律同步出现的导联；同时基于复Morlet小波将信号变换到时频域进行分析，共同实现癫痫始发区快速定位.经过对4例临床病例处理的结果表明，该算法灵敏度和特异性良好，有助于临床癫痫手术术前精确定位.

针对强干扰低信噪比条件下的全球定位系统（GPS）信号的接收抗干扰问题，提出了结合功率倒置算法和相位补偿的抗干扰方法.该方法通过利用功率倒置算法对GPS信号进行预处理，使其能正确解调，并进一步对GPS信号进行相位补偿处理，提高信噪比.仿真结果表明，该方法能有效抑制强干扰，增强信噪比，提高GPS接收机的抗干扰能力.

针对海底冷泉天然气渗漏流量声波测量需要介质声阻抗均匀的要求，提出了气泡四元破碎方法，设计了一种气泡-海水两相介质均匀化装置.气泡-海水两相介质均匀化装置的功能包括两个部分：气泡破碎和气泡空间分布均匀化，其作用先将大气泡破碎成小气泡，然后再对小气泡的空间分布均匀化.实验结果表明：气泡-海水两相介质均匀化装置能够将直径大于15 mm的气泡破碎为当量直径为4～5 mm且空间分布均匀；另外气泡的流速基本在0.3～0.4 m/s内；达到天然气渗漏流量声波测量的要求.

分析了船舶设计领域中基于有限元求解的大规模数值计算问题.在广州超算中心先导系统基础资源环境下对开源有限元求解器Calculix进行基于消息传递接口的并行化改造和移植.在兼容商业有限元分析软件前后处理文件格式的条件下，计算部分在超级计算机上采用多工况多结点并行计算完成.基于C/S模式搭建了船舶疲劳强度分析并行计算系统，实际算例和测试结果表明，同等条件下该Calculix并行化改造方法大大降低了船舶设计中数值分析部分的时间开销.

按单生产模式企业的生产物流运作过程具有很大的动态性和不确定性，给企业的物流运输资源配置带来了很大难题.在考虑制造企业全年生产物流需求的动态性、不确定性、运输资源可替换、工作时间的约束下，基于排队论提出了一种以物流系统运作总成本为优化目标的运输资源的优化配置方法.在案例中，使用遗传算法进行求解，结果表明，此优化配置方法是可行有效的.

为无限时滞随机泛函微分方程建立一个新的比较原理,再利用该比较原理得到上述方程的(h₀,h)-稳定性的判据.

在无线传感器网络中，节点的电量十分有限，降低节点的能耗、延长网络寿命是路由协议设计的重点.针对经典分簇路由协议LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)中簇头选取不合理以及节点能耗不均衡的问题，将传感器节点的剩余能量、分布位置等定义为约束，采用带约束的角色协同模型E-CARGO为分簇型无线传感器网络系统建模，在机制上实现对LEACH协议的改进.在传感器节点角色指派过程中，综合考虑节点的约束并结合LEACH算法为传感器节点进行角色指派.理论分析和仿真实验结果表明，改进后协议在可扩展性、灵活性、均衡节点能耗以及网络生命周期方面优于LEACH协议.

为了克服基本人工鱼群算法(AFSA)收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优的不足，提出了一种新颖的人工鱼群算法(AO-AFSA).该算法结合人工鱼与粒子群(PSO)中的粒子都具有个体学习能力和社会学习能力，模拟粒子群中粒子的速度位置更新公式去分别修改人工鱼群算法中人工鱼的觅食行为、聚群行为、追尾行为的更新公式.并采用5个典型的测试函数进行仿真实验，分析算法的寻优精度、收敛速度以及稳定性.测试结果表明改进后的算法能够较快地收敛至全局较优解，有更强的稳定性，并具有较好的寻优性能.

ZigBee协议虽然采用AODVjr和Cluster-Tree两种算法的结合体作为自身的路由算法（ZBR），但这种路由算法并没有结合到各自算法的优点，对于提高网络的性能是有限的.为此，提出了一种结合AODVjr和Cluster-Tree优点的分簇路由算法——ACZBR算法，该算法在簇内使用Cluster-Tree算法，在簇间使用AODVjr算法.同时，为了避免簇首节点由于能量过度消耗而成为死亡节点，该算法采用了簇首自适应切换策略，从而保证网络的性能.仿真结果表明，该算法对于ZBR算法在网络生存时间、丢包率、时延等方面都有明显的改善.

针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点，利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法，设计了极点配置自校正数字PID控制器.相比于基于梯度学习算法的神经网络辨识方法和通常的PID控制器，该方法具有参数辨识结构简单、神经元权值调整可持续且计算速度快、所采用的数字PID控制器鲁棒性强等优点.最后的数值仿真结果验证了本文算法及控制方法的有效性.

组播在分布交互式应用、网络在线游戏、流媒体等方面具有广泛的应用.为满足应用层组播QoS要求，在文构建多约束应用层组播树模型，基于遗传算法、采用双染色编码方式寻找最优生成树.该算法既能满足实时性、节点负载限制，又能最小化组网资源消耗，高效利用网络资源.实验表明，该算法收敛速度快，可靠性高.

在序空间中讨论了锥上方下半连续的向量值映射的极小元的存在性，得到了这类映射存在极小元和最小元的两个结果，并对H.W.Corley提出的锥半紧集，指出了锥半紧集不一定是闭集.

针对无线传感器网络节点稀疏时会产生定位盲区的问题，在研究经典AOA(三角测量法)算法的基础上，提出了一种改进的无线传感器网络自定位算法，在节点自身基准线相对于绝对坐标轴夹角已知的情况下，未知节点只需一个邻居锚节点就能实现自定位.仿真实验证明，在节点数相同的情况下，改进的无线传感器网络自定位算法相比于经典AOA算法，有更高的有效定位率和更低的平均定位误差，适用于节点稀疏的网络环境.

针对HEVC帧内预测过程计算复杂度较大的问题，提出基于隔点模式抽取、像素梯度统计和子PU残差相对比的快速帧内预测算法.对应HEVC的33种帧内角度模式，按区间划分33类梯度方向并计算PU各个像素的梯度方向.先对偶数编号的角度模式计算排序，再快速比较得到候选模式集.然后根据所属各类梯度方向的像素累计个数，舍弃部分候选模式.在计算当前PU的哈达玛变换预测残差（Sum of Absolute Transformed Difference, SATD）的同时，记录该PU内4个子PU的SATD，并通过对这4个SATD之间的相对比，跳过当前PU之后深度的计算.实验结果表明，与HEVC标准测试模型HM13.0的算法相比，本文所提出的算法可节省约54%的帧内编码时间，而码率只有约1%的增加.

针对船舶疲劳强度分析中大规模数值计算分析的效率问题，在广州超算中心先导系统环境下对开源有限元求解器Calculix中求解线性方程组迭代法的预处理方法进行并行优化，提出基于列主元的多行双门槛的不完全LU分解预处理方法，证明该方法下的不完全LU分解可以进行下去，并在广州超算中心先导系统环境下开发原型系统，运用实际测试算例验证了该方法在相同的条件下，有效缩短了船舶疲劳强度分析中数值分析部分的计算时间.

针对在说话人识别过程中经典的高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)阶数的确定具有很大随意性的问题，提出采用吸引子传播聚类方法(AP聚类)自动获取GMM的阶数，进而实现说话人识别的方法.首先，采用Mel频率倒谱系数法(MFCC)与差分倒谱相结合的方法，提取语音特征参数；其次，采用吸引子传播聚类方法(AP聚类)对语音特征参数进行聚类处理，从而自动获得GMM的阶数；在此基础上进行GMM模型的训练；最后，采用训练好的GMM模型对Timit标准语音库以及自制网络志愿者语音库进行说话人识别测试实验.实验结果为：使用了AP聚类算法获取GMM阶数的情况下，对Timit标准语音库的测试结果为100%；在自制网络志愿者语音库中，训练样本为168个，其中潮汕话样本10个，湖南话样本10个，测试样本为42个，测试结果为97.6%.实验结果表明，引入AP聚类自动获取GMM的阶数，可以显著提高说话人识别的精度和效率.

提出了一种高效获取词包模型中视觉字典容量的方法，并研究了该方法与隐狄利克雷分配模型(Latent Dirichlet Allocation,LDA )相结合情况下的场景分类性能.在用SIFT特征构建场景图像数据集特征矩阵的基础上，首先采用吸引子传播方法获取场景图像集特征矩阵的合理聚类数目族，并将其中的最小聚类数目作为视觉字典容量，进而生成视觉字典；然后利用所构建视觉字典中的单词描述场景图像训练集和测试集；最后采用LDA模型对场景图像测试集进行场景分类实验.实验结果表明，提出的方法不仅保持了较高场景分类准确率，同时显著提高了场景分类的效率.