为活跃研究生科研氛围，促进师生之间的学术交流与思想碰撞，2026年9月18日下午15：50-17：00，数学科学学院在博理楼B103举办学术沙龙。本次活动由应用数学专业和微分方程科研团队负责人周立群教授牵头组织，学院部分教师和应用数学专业的硕士研究生参加。

郭昱贤同学作题为《比例时滞神经网络动力学研究深化与学术经验分享》的主题分享。

自从2024年师从周立群教授开始，郭昱贤同学围绕比例时滞神经网络动力学、同步控制与可达集估计开展研究，已以第一作者录用并刊出7篇学术论文，其中包括IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Automation Science and Engineering、IEEE Internet of Things Journal等高水平期刊。报告中，他紧扣比例时滞系统前沿，从有界时滞神经网络与比例时滞神经网络模型出发，系统梳理了比例时滞系统的来源与特点。1971年，Ockendon和Tayler在分析架空接触网与受电弓相互作用时引出了比例时滞微分；2011年，周立群教授首次将比例时滞引入神经网络，并借助非线性变换将其转换为常时滞，研究了比例时滞细胞神经网络的耗散性；2020年，周立群教授与赵志学教授进一步建立了全局多项式同步概念，为比例时滞系统提供了更适配的同步方式。

随后，郭昱贤重点介绍了比例时滞神经网络的新理论框架。针对比例分布式时滞积分区间随时间无界增长、传统Jensen不等式和依赖时滞上界的Lyapunov泛函构造方法失效等问题，他展示了构造适配比例时滞系统的Jensen不等式并进行先放大处理的技术路线，以消掉比例分布式时滞的影响。在可达集估计方面，他介绍了将Halanay不等式由有界时滞推广到比例时滞形式、将指数衰减改为多项式衰减的新思路，并讨论了零初值与非零初值两种情形，结合量子粒子群优化算法与LMI技术优化椭球边界。报告还展示了其在复值忆阻模糊神经网络、自适应事件触发控制、图像加密等方面的代表性成果。

互动交流环节气氛热烈。我院师生围绕比例时滞无界特性、Lyapunov泛函构造、Jensen与Halanay不等式推广、LMI优化及论文投稿修改等问题踊跃提问。郭昱贤同学耐心倾听并细致解答，周立群教授也从技术层面补充剖析了比例时滞系统分析中的关键难点。郭昱贤还结合自身科研经历，分享了“精读文献，带着思考去阅读”“及时动笔，先完成创新点与理论推导，再补实验与引言”“投稿与审稿意见逐条回复”等学术经验，并坦言硕士阶段曾经历多次拒稿，关键在于明确目标、保持节奏、迅速调整。

此次学术沙龙在热烈而深入的交流中落下帷幕。报告既呈现了比例时滞神经网络领域的前沿进展，也通过现场问答和科研经验分享，促进了师生之间的思想碰撞。同学普遍认为，活动有助于开阔研究视野、厘清选题思路，并对论文撰写、投稿修回等实际环节提供了有益借鉴。学院今后将继续办好“学术沙龙”系列活动，结合不同学科方向和研究生成长需要，灵活采用专家报告、师生对谈、成果分享等形式，推动学术资源互通与学科交叉融合，为研究生科研能力提升和学院创新人才培养营造更好的学术生态。