忆阻神经网络的动力学分析与有限时间控制

报告题目：忆阻神经网络的动力学分析与有限时间控制

报告人：王雷敏 教授 、博导    

单  位：中国地址大学（武汉）

时  间：2025年5月26日（周一）14:00-15:00

地  点：williamhill官方网站A321

报告摘要：

忆阻器作为继电阻、电容、电感之后的第四种基础电路元件，其阻值能够随流经的电荷量变化而变化，并能在断电后保持阻值不变，这一特性使其具备天然的记忆功能，为模拟神经元突触的可塑性和记忆功能以构建更接近生物神经元特性的神经网络模型提供了可能。随着忆阻器技术的逐渐成熟，忆阻神经网络作为下一代神经形态计算的重要方向，正受到学术界和工业界的广泛关注。作为一种融合了忆阻器独特记忆特性的新型网络模型，忆阻神经网络不仅继承了神经网络的强大信息处理能力，还因忆阻器特有的记忆与非线性特性而展现出更为丰富和复杂的动力学行为。本报告聚焦于忆阻神经网络的动力学特性分析，旨在揭示忆阻器特性如何影响神经网络的工作机制与运行规律，为网络设计、优化和应用提供理论依据。同时，发展有效的间歇控制方法以实现网络在有限时间内的稳定与同步，解决传统控制方法在收敛速度和精度上的不足，提高神经网络在应用中的性能表现，也为解决现实世界中复杂、非线性的计算问题提供全新的视角和工具。

报告人简介：

王雷敏，男，2016年博士毕业于华中科技大学人工智能与自动化学院，现为中国地质大学（武汉）自动化学院教授，博士生导师，中国地质大学（武汉）地大学者-青年拔尖人才，中国自动化学会会员，人工智能学会会员，IEEE Senior Member，TCCT网络化控制系统、随机系统控制学组委员。获2024年湖北省自然科学奖三等奖（排名第一），2024年中国自动化学会自然科学奖二等奖（排名第三），2017年中国自动化学会优秀博士学位论文提名奖，2020-2024连续五年入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单。目前主要研究方向为时滞神经网络理论及应用，忆阻及忆阻系统，非线性系统有限时间控制，混沌图像加密等。主持国家自然科学基金面上项目和青年项目、广东省自然科学基金面上项目、湖北省重点实验室基金、国防及企业横向十余项，先后参与国家自然科学基金重点项目、面上项目和湖北省重点研发等国家和省部级项目多项。担任Mathematics、Scientific Reports、Frontiers in Physics和IEEE ACCESS 等SCI期刊编委，多个期刊专栏编辑。在IEEE TNNLS、IEEE TFS、IEEE TCYB、NNs 等神经网络、人工智能和自动控制领域相关国际顶级学术期刊发表论文100余篇，其中第一或通讯80篇，论文Google学术引用3500余次，H指数36，先后8篇论文进入ESI前1%高被引论文，2篇进入ESI前0.1%热点论文，1篇入选2023年度湖北省科协优秀科技论文。授权国家发明专利6项，软件著作权多项。