题目：Dynamic behaviour Analysis of Delayed Recurrent Neural Networks
时间：2017-10-26 周四上午9:00-10:00
地点：电机楼四楼会议室
报告人：张先明  Swinburne University of Technology
Neural Networks
Abstract: From the system engineering perspective, a neural network behaves as “a nonlinear black box”, which can model and describe nonlinear dynamics effectively. Due to such a conspicuous feature, neural networks have found a wide range of applications in several areas, e.g., image processing, associate memory, optimization, and intelligent control, and so on. This talk aims to provide some preliminary knowledge about recurrent neural network models and recent developments on global asymptotic stability of delayed neural networks, including Lypunov-Krasovskii functional method, integral inequalities and reciprocally convex approaches.

张先明简介

1992年获中南大学应用数学硕士学位，2006年获中南大学控制理论与控制工程博士学位。1992年4月至2007年2月在中南大学数学院任教，2007年2月至2016年7月在澳大利亚Central Queensland University及Griffith University从事工程及计算机领域研究工作。2016年7月至今，在澳大利亚Swinburne University of Technology任高级研究员，博士导师。自2005年，在控制领域权威期刊Automatica发表论文6篇（其中一篇长文），在IEEE Transactions 系列杂志上发表论文16篇（其中9篇长文），6篇论文进入ESI工程及计算机领域高被引论文，其中1篇论文进入ESI工程领域前0.1%高被引论文，18篇论文发表在影响因子大于5.0 的期刊上。30余篇论文被SCI收录，并被SCI引用1700多次，h-指数21。2011年获湖南省自然科学一等奖，2013年获国家自然科学奖二等奖，2016年获IET Control Theory & Applications 最佳论文奖。
研究领域包括：事件驱动控制、网络控制、H无穷估计、神经网络、分布系统以及时滞系统及其应用。