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卢文联 教授
发表时间:2011-11-24 阅读次数:9686次

卢文联  教授,博士生导师

复旦大学 数学科学学院

复旦大学 计算系统生物学中心

电子邮箱: wenlian@fudan.edu.cn

电话: 86-21-55665140

个人主页:N/A 

 

背景:

2005-2007   博士后 德国马克斯普朗克科学数学研究所      

2000-2005   博士   复旦大学数学所    

1996-2000   学士   复旦大学数学系

 

奖励和荣誉:

2011 亚太神经网络联合会(Asia Pacific Neural Network Assembly) 青年研究者奖(Young Researcher Award)

2008 上海市自然科学奖二等奖(第二排名)

2007 全国百篇优秀博士论文

 

主要研究方向:

在应用数学、信号处理和计算机科学有浓厚的兴趣,包括: 神经网络模型的数学方法及其应用;计算神经科学的模型与方法;复杂系统与复杂网络理论和应用;非线性动力系统。

共发表论文51篇,其中SCI(SCIE)期刊论文42篇,第一作/通讯作者30篇。另在Springer-Verlag系列图书Complex Time-Delay Systems, Understanding Complex Systems中,受邀与他人合作撰写一章。据 Web of Science统计,所有的文章他引超过750次。

 

研究经历包含

(1)具有不连续右端的神经网络的稳定性分析。首次证明了一类关于具有非光滑代价函数的神经网络系统的收敛性和关于具有不连续激发函数神经网络概周期解的存在性和稳定性。

(2).拓扑结构随时间变化,特别是具有随机性的复杂网络的协调性行为。我们提出的随机动力系统横向稳定性的研究方法,在理论和应用两层面都有一定的推动。 

(3).高斯神经场模型的建立。在传统神经场模型基础上,利用计算神经元模型,结合实验数据,建立能刻画神经信号随机性的神经网络模型(矩神经场)。将神经放电序列(Spike Train)看作随机点过程。建立发展方程模型描述其一阶(平均激发率)和二阶统计量(神经放电时间间隔(ISI)的变差系数(CV)和放电序列的相关系数)时空分布,通过建立输入输出脉冲点过程的方差和相关系数,以及平均激发率的映射,从而用高斯随机场来描述神经脉冲的动力学行为。以此基础,建立新的前馈神经网络模型和递归神经网络模型。

 

代表性论文:

1. W. Lu, T. Chen. “New approach to synchronization analysis of linearly coupled ordinary differential systems”, Physica D-Nonlinear Phenomena, 213 (2006) 214-230.

2. W. Lu, F. M. Atay, J. Jost. “Synchronization of discrete-time dynamical networks with time-varying couplings”, SIAM Journal on Mathematical Analysis, 39 (2007) 1231-1259.

3. W. Lu, T. Chen. “Almost periodic dynamics of a class of delayed neural networks with discontinuous activations”, Neural Computation, 20 (2008) 1065-1090.

4. W. Lu, E. Rossini, J. Feng. “On a Gaussian Random Field”, NeuroImage, 52 (2010) 913-933.

5. W. Lu, L. Wang, T. Chen. “On attracting basins of multiple equilibria of a class of cellular neural networks”. IEEE Transactions on Neural Networks, 22:3 (2011) 381–394.

 

最新进展

时滞诱发的同步周期轨道

此研究工作显示,在多主体网络系统中,由于通讯时滞的存在,一致性协议可能不能收敛到平衡点,而是同步到一个周期轨道,此轨道的周期依赖于时滞的模式。此结果不仅对静态网络扑成立,对于一般的随机切换的网络结构也成立。

 

近期论文

1.Bo Liu, Wenlian Lu, and Tianping Chen. Generalized Halanay Inequalities and Their Applications to Neural Networks with Unbounded Time-Varying Delays. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, VOL. 22, NO. 9, pp. 1508-1513, 2011.

2. Shouhuai Xu, Wenlian Lu, and Zhenxin Zhan. A Stochastic Model of Multivirus Dynamics. IEEE TRANSACTIONS ON DEPENDABLE AND SECURE COMPUTING, VOL. 9, NO. 1, in press, 2012.

3. Bo Liu, Wenlian Lu. Stability of Cohen-Grossberg Neural Networks with Unbounded Time-Varying Delays. ISNN 2011, Part I, LNCS 6675, pp. 280–286, 2011.

4. Liqiong Zhou andWenlian Lu. On Metastability of Cellular Neural Networks with Random Perturbations. ISNN 2011, Part I, LNCS 6675, pp. 305–314, 2011.

5. Xiwei Liu, Tianping Chen, Wenlian Lu. Cluster Synchronization in Uncertain Neural Networks Through Adaptive Controllers. Differ Equ Dyn Syst. 19(1,2), pp. 47–61, 2011

6. Bo Liu, Wenlian Lu, Tianping Chen. Global almost sure self-synchronization of Hopfield neural networks with randomly switching connections. Neural Networks 24 (2011) 305–310.

7. Wenlian Lu, Lili Wang, Tianping Chen. On Attracting Basins of Multiple Equilibria of a Class of Cellular Neural Networks. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, VOL. 22, NO. 3, pp. 381-394, 2011.

8. Wenlian Lu, Fatihcan M. Atay, Juregen Jost. CONSENSUS AND SYNCHRONIZATION IN DISCRETE-TIME NETWORKS OF MULTI-AGENTS WITH STOCHASTICALLY SWITCHING TOPOLOGIES AND TIME DELAYS. NETWORKS AND HETEROGENEOUS MEDIA, Vol.6, No. 2, pp. 329-349, 2011

9. Bo LOiu, Wenlian Lu. Tianping Chen. CONSENSUS IN NETWORKS OF MULTIAGENTS WITH SWITCHING TOPOLOGIES MODELED AS ADAPTED STOCHASTIC PROCESSES. SIAM J. CONTROL OPTIM. Vol. 49, No. 1, pp. 227–253, 2011.

 

 

 

 

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