张新

作者:时间:2023-07-03点击数:

姓 名

张新

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性 别

出生年月

1991.11

最高学历、学位

博士研究生/工学博士

职 称

讲师

职 务

电子邮箱

zxin1128@126.com

个人简介

一、基本情况:

张新,苏州科技大学电子与信息工程学院,讲师。2020年3月毕业于东华大学控制科学与工程专业,获工学博士学位,2019年2月-2020年2月米兰理工大学联合培养博士。研究兴趣为复杂网络的稳定性及同步控制、无人集群系统的协同控制等。

二、主要研究领域及学术成就:

主要研究方向为先进控制理论及应用、人工智能及其应用、物联网与智能系统。主持国家自然科学基金青年项目1项,江苏省高校自然科学研究面上项目1项,国家建设高水平大学公派研究生项目1项。以第一或通讯作者在TNNLS、INT J ROBUST NONLIN等期刊发表SCI论文7篇。获苏州市自然科学优秀学术论文三等奖,指导学生参加并获江苏省研究生智能无人车挑战赛二等奖。

三、代表性科研成果:

[1] Xin Zhang, Wuneng Zhou*, Hamid Reza Karimi*, Yuqing Sun, Finite- and fixed-time cluster synchronization of delayed neural networks via pinning control, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 32 (11): 5222-5231, 2021.

[2] Xin Zhang, Wuneng Zhou*, Yuqing Sun, Huashan Liu*. Structure-triggered asymptotically synchronization for nonidentical generalized stochastic systems with Markovian jumping parameter. International Journal of Robust and Nonlinear Control. 30 (16) 2020, 6414-6432.

[3] Cong Huang, Serdar Coskun, Xin Zhang*, Peng Mei, Qi Li. State and fault estimation for nonlinear systems subject to censored measurements: a dynamic event-triggered case. International Journal of Robust and Nonlinear Control, Accept. RNC-21-1281.R1, 2022.

[4] Xin Zhang, Wuneng Zhou*, Yuqing Sun. Exponential Stability of Neural Networks with Markovian Switching Parameters and General Noise. International Journal of Control Automation and system. 17 (4) 2019, 966-975.

[5] Xin Zhang, Wuneng Zhou*, Yuqing Sun, Huashan Liu. Exponential stability for Markovian neutral stochastic systems with general transition probabilities and time-varying delay. Transactions of the Institute of Measurement and Control. 41 (2) 2019, 350-365.

[6] Xin Zhang, Wuneng Zhou, Yuqing Sun. Exponential Stability of Neural Network with General Noise. The 14th Chinese Intelligent System Conference.

[7] Wuneng Zhou , Yuqing Sun, Xin Zhang , Peng Shi. Cluster Synchronization of Coupled Neural Networks With Lévy Noise via Event-Triggered Pinning Control. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 33 (11) 2022,6144-6157.





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