个人简介

刘宏建，男，1980年生，安徽濉溪人。现为安徽工程大学数理学院副教授、硕士生导师、美国《数学评论》（MR）评论员、中国自动化学会控制理论专业委员会随机系统控制分委员会委员、安徽工程大学“中江学者”青年学者、安徽工程大学中青年拔尖人才、安徽省教坛新秀、安徽工程大学青年教师教学基本功竞赛一等奖、安徽工程大学教学特档骨干。主持国家自然科学基金青年项目1项、安徽省高校优秀拔尖人才（重点项目）1项、安徽省高校自然科学基金（重点项目）2项、黑龙江省博士后基金（面上资助）1项以及其它纵向课题7项，先后参与国家自然科学基金面上项目和青年项目以及安徽省创新领军人才团队、安徽省自然科学基金、教育部重点实验室基金等国家和省部级项目12项。发表学术论文46篇，其中在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics、Neural Networks、Fuzzy Optimization and Decision Making、运筹学学报、工程数学学报等国内外重要学术刊物上以第一作者发表论文16篇，发表ESI高被引论文2篇。国际控制与系统科学期刊System Science and Control Engineering客座编辑，2020年自动化、信息和计算国际学术会议（ISAIC 2020）技术程序委员会委员。出版教材1部。☆学习与工作经历 [1] 2014/09-2018/06，东华大学，获工学博士学位，导师：王子栋教授 [2] 2006/09-2009/07，安徽工程大学，获工学硕士学位，导师：费为银教授 [3] 1999/09-2003/07，安徽大学，获理学学士学位 [4] 2003/11-至今，安徽工程大学数理学院，助教/讲师/副教授期间 [5] 2018/07-至今，东北石油大学，复杂系统与先进控制研究院，博士后，合作导师：董宏丽教授与刘义坤教授 [6] 2017/07-2018/08，英国布鲁奈尔大学，访问学者 [7] 2017/03-2018/03，英国布鲁奈尔大学，访问学者 [8] 2016/07-2016/09，美国德州农工大学卡塔尔分校，助理研究员☆主持与参与的科研项目 [1] 2020年，安徽工程大学“中江学者”青年学者，主持. [2] 2019年，黑龙江省博士后基金（面上资助），基于采样数据的传感器网络分布式滤波与融合及其在油井故障检测中的应用，项目编号：LBH-Z19048，主持. [3] 2019年，安徽省高校优秀青年人才支持计划（重点项目），基于采样数据的忆阻神经网络的状态估计，项目编号：gxyqZD2019053，主持. [4] 2019年，安徽省高校自然科学基金（重点项目），基于采样和动态拓扑的复杂网络状态估计问题研究，项目编号：KJ2019A0160，主持. [5] 2018年，安徽工程大学中青年拔尖人才项目，非线性网络化随机时变系统的故障检测和容错控制问题研究，项目编号：2018BJRC009，主持. [6] 2015年，国家自然科学基金（青年项目），基于不完全测量信息的随机忆阻神经网络的参数与状态估计问题研究，项目编号：61503001，主持. [7] 2015年，安徽省高校自然科学基金（重点项目），基于不完全测量信息的传感器网络的分布式滤波，项目编号：KJ2015A088，主持. [8] 2015年，安徽省高等教育提升计划省级自然科学研究一般项目，网络化环境下基于事件触发机制的传感器网络的滤波问题研究，项目编号：TSKJ2015B17，主持. [9] 2013年，安徽省高校自然科学基金（一般项目），不确定理论在金融风险管理领域的应用，项目编号：KJ2013B023，主持. [10] 2020年，教育部重点实验室项目，忆阻神经网络的几类不连续控制的同步研究，项目编号：GDSC202012，参与. [11] 2020年，教育部重点实验室项目，信息缺失和量化情形下复杂网络的牵制控制，项目编号：GDSC202014，参与. [12] 2020年，教育部重点实验室项目，复杂网络环境下控制系统估计方法研究，项目编号：GDSC202016，参与. [13] 2018年，安徽省领军人才团队，复杂系统建模与网络化智能控制，参与. [14] 2017年，国家自然科学基金项目（青年项目），具有不同步子网络的循环切换网络的同步与控制问题研究，项目编号：61703003，参与. [15] 2017年，安徽省自然科学（青年项目），带有切换拓扑的异构复杂动态网络的有界同步与控制问题研究，项目编号：1708085QA16，参与. [16] 2015年，国家自然科学基金项目（面上项目），通胀不确定下最优消费-投资组合和退休选择问题研究，项目编号：71571001，参与. [17] 2011年，国家自然科学基金项目（面上项目），Knight不确定环境下最优消费和投资问题研究，项目编号：71171003，参与. [18] 2008年，国家自然科学基金项目，数值微分方法研究及其在飞行器测控中的应用，项目编号：10826098，参与. [19] 2008年安徽省自然科学基金项目，金融数学中的模糊随机系统理论研究，项目编号：090416225，参与.☆学术荣誉 [1] 2018年，东华大学优秀博士毕业论文. [2] 2017年，SCI期刊Asian Journal of Control杰出审稿人. [3] 2006年，安徽省科学技术研究成果：随机理论及其在投资组合中的应用，参与.

研究领域

主要研究随机非线性滤波与控制，传感器网络，忆阻神经网络的状态估计与同步等。

近期论文

[1] H. Liu,L. Ma, Z. Wang, Y. Liu, and F. E. Alsaadi, An overview of stability analysis and state estimation for memristive neural networks, Neurocomputing, vol. 391, pp. 1-12, 2020. [2] H. Liu, Z. Wang, B. Shen, and H. Dong, Delay-distribution-dependent H-infinity state estimation for discrete-time memristive neural networks with mixed time-delays and fading measurements, IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 50, no. 2, pp. 440-451, 2020. [3] Z. Wang, H. Liu, B. Shen, F. E. Alsaadi, and A. M. Dobaie, H-infinity state estimation for discrete-time stochastic memristive BAM neural networks with mixed time-delays, Information Journal of Machine Learning and Cybernetics, vol. 10, no. 4, 771-785, 2019. [4] H. Liu, Z. Wang, B. Shen, and X. Liu, Event-triggered H-infinity state estimation for delayed stochastic memristive neural networks with missing measurements: The discrete time case, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 29, no. 8, pp. 3726-3737, 2018. [5] H. Liu, Z. Wang, B. Shen, T. Huang, and F. E. Alsaadi, Stability analysis for discrete-time stochastic memristive neural networks with both leakage and probabilistic delays, Neural Networks, vol. 102, pp. 1-9, 2018. [6] H. Liu, Z. Wang, B. Shen, and F. E. Alsaadi, H-infinity state estimation for discrete-time memristive recurrent neural networks with stochastic time-delays, Information Journal of General Systems, vol. 45, no. 5, pp. 633-647, 2016. [7] H. Liu, Z. Wang, B. Shen, and X. Kan, Synchronization for discrete-time memristive recurrent neural networks with time-delays, Proceedings of the 34st Chinese Control Conference, pp. 3478-3483, 2015. [8] H. Liu, Z. Wang, and B. Shen, Discrete-time memristive recurrent neural networks with time-varying delays: Exponential stability analysis, Proceedings of the 35st Chinese Control Conference, pp. 3584-3589, 2016. [9] H. Liu, H. Ke, and W. Fei, Almost sure stability for uncertain differential equation, Fuzzy Optimization and Decision Making, vol. 13, no. 4, pp. 463-473, 2014. [10] W. Fei, H. Liu, and W. Zhang, On solutions to fuzzy stochastic differential equations with local martingales, Systems & Control Letters, vol. 65, pp. 96-105, 2014. [11] H. Liu and W. Fei, The LaSalle-type theorems for uncertain differential delay equations, 数学理论与应用，vol. 34, no. 4, pp. 75-88, 2014. [12] 刘宏建，费为银，朱永王，郑安曼, Knight不确定下考虑保险和退休的最优消费投资和遗产问题研究, 运筹学学报, vol. 18, no. 3, pp. 88-98, 2014. [13] 刘宏建，费为银，祖纷，汪如谨, 股价波动率具有模型不确定的最优消费与投资问题, 工程数学学报, vol. 31, no. 1, pp.35-43, 2014. [14] H. Liu and W. Fei, Neutral uncertain delay differential equations, Information-An International Interdisciplinary Journal, vol. 16, no. 2(A), pp. 1225-1232, 2013. [15] 丁德锐, 费为银, 刘宏建, 不确定系统受方差约束和鲁棒R稳定的 动态输出反馈控制, 东华大学学报，vol. 35, no. 3, pp. 360-365, 2009. [16] 刘宏建，费为银，梁勇, 大偏差控制在部分信息下最优投资问题中的应用, 经济数学，vol. 25, no. 4, pp.373-376, 2008. [17] 梁勇，费为银，刘宏建, 带有交易成本和红利的最优消费投资策略研究, 数学理论与应用，vol. 30, no. 4, pp. 92-96, 2010.