张玲忠博士以常熟理工学院为第一完成单位在国际著名期刊《Information Fusion》（SCI一区TOP期刊，2023年影响因子为18.6）发表题为“Fixed-time synchronization of delayed dynamic networks: Average aperiodic intermittent control interval approach”的学术论文。
论文研究了时滞动态网络的固定时间同步问题，提出了一种非周期间歇控制方法。为了克服非周期间歇控制策略不能直接解决时滞动态网络固定时间同步问题的困难，提出了平均间歇控制区间的概念。在此概念的基础上，通过构造辅助函数，给出了一个新的引理，用于研究动态网络的固定时间的同步问题。提出了一种新的Lyapunov函数，并利用平均间歇控制策略建立了一般动态网络有限时间/指数同步的柔性准则。最后，通过典型网络验证了控制方法的有效性。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1566253523002130
部分性能展示1
部分性能展示2
顾苏杭博士以常熟理工学院为第一完成单位在计算机图像学和多媒体领域权威期刊《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》(SCI一区TOP期刊，2023年影响因子为8.4)在线发表题为“A novel style Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classifier with its fast training on style data”的学术论文。
针对数据的同源性质，即同一类数据将呈现隐式/显式风格特征，论文提出一种新型风格TSK模糊分类器，并基于Sherman-Morrison与Schur complement公式设计出相应的快速训练方法。在基准数据集和风格数据集上的实验结果验证了所提风格TSK模糊分类器的良好分类性能及高可解释性。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10243071
风格数据集示例：(a) 建筑风格，(b) 时尚风格及(c) 表情风格
所提风格TSK模糊分类器部分性能展示1
所提风格TSK模糊分类器部分性能展示2
顾苏杭博士以常熟理工学院为第一完成单位在计算机科学领域权威期刊《Information Sciences》（SCI一区TOP期刊，2023年影响因子为8.1）上发表题为“Fuzzy style flat-based clustering”学术论文。
针对不同源数据可能呈现相似/相近的隐式/显式风格特征，论文提出一种模糊风格超平面聚类算法。该算法利用非对称矩阵将原样本特征空间映射至超平面空间，并在该超平面空间中保持样本物理特征的同时挖掘不同类数据的风格特征用以辅助聚类分析。在基准数据集及风格数据集上的实验结果验证了所提聚类算法能够较好地完成因存在相似/相近风格特征而导致不同类数据流形结构相近或相互交叉情况下的聚类分析。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025523009064
具有相近/相似风格特征的不同类数据示例1
具有相近/相似风格特征的不同类数据示例2
所提聚类算法的部分实验结果展示
