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崔文霞
发布时间: 2020-06-15 浏览次数: 18

    一、个人信息

    姓名:崔文霞

    职称:讲师

    专业:控制理论与控制工程

    学历层次:博士研究生

    办公室地点:行政楼1319室

    办公电话:021-67791190

    电子邮箱:cwx_6100@163.com

    研究方向:切换复杂网络的同步与控制

    个人主页:http://faculty.sues.edu.cn/_s3199/main.psp

    二、教育经历

    2014.07 毕业于东华大学控制理论与控制工程专业获博士学位

    2006.07 毕业于陕西师范大学控制理论专业获硕士学位

    2003.07 毕业于河南师范大学数学与应用数学专业获学士学位

    三、工作经历

    2014/7-至今      上海工程技术大学必赢国际电子游戏网站讲师

    2013/9 - 2014/2  德国柏林洪堡大学访问学者

    2006/7 - 2011/7  商丘师范学院数学与信息科学学院讲师

    四、代表性成果

    1. Cui Wenxia, Wang Zhenjie , Jin Wenbin, Fixed-time synchronization of Markovian jump fuzzy cellular neural networks with stochastic disturbance and time-varying delays, Fuzzy Sets and Systems, 2020, https://doi.org/10.1016/ j.fss.2020.05.007.

    2. Cui Wenxia, Fang Jian-an, Zhang Wenbing, Wang Xin,Finite-time cluster synchronization of Markovian switching complex networks with stochastic perturbations,IET Control Theory and Applications, 2014, 8 (1):30-41.

    3. Cui Wenxia, Tang Yang, Fang Jian-an, Jürgen Kurths, Consensus analysis of second-order multi-agent networks with sampled data and packet Losses, IEEE Access, 2016, 4:8127-8137.

    4. Cui Wenxia, Sun Shaoyuan, Fang Jian-an, Xu Yulong, Finite-time synchronization of Markovian jump complex networks with partially unknown transition rates, Journal of the Franklin Institute, 2014, 351 (5): 2543-2561.

    5. Cui Wenxia, Fang Jian-an, Shen Yuelin, Zhang Wenbing, Dissipativity analysis of singular systems with Markovian jump parameters and mode-dependent mixed time-delays, Neurocomputing, 2013, 110 (13):121-127.

    6. Cui Wenxia, Fang Jian-an, Zhang Wenbing,``Stabilizing and synchronizing the Markovian jumping neural networks with mode-dependent mixed delays based on quantized state feedback, Journal of the Franklin Institute,2013, 350 (2): 275-299.

    五、代表性科研项目

    1. 国家自然科学基金项目,61673257,鞅驱动的随机神经网络自适应状态估计与最优控制,2017/01-2020/12,61万(排第三)

    2. 上海市教育委员会科研项目,ZZGCD15054,基于事件触发的复杂网络的有限时间同步研究,2016/01-2017/12,5万(主持)

    3. 国家自然科学基金项目,61503238,基于鞅论的脉冲随机神经网络协同分析及自适应同步的研究,2016/01-2018/12,21万 (排第二)