刘宏建，1980年生，安徽濉溪人。现为 数理学院教授、博士研究生导师、安徽省高端装备智能控制国际联合研究中心常务副主任、“系统科学”安徽省特色硕士学位点负责人、 高端装备智能控制创新团队带头人、 “中江学者”、 中青年拔尖人才，美国《数学评论》（MR）评论员、中国自动化学会控制理论专业委员会随机系统控制分委员会委员、中国指挥与控制学会智能控制与系统专业委员会委员、中国运筹学会智能计算分会理事、中国工业与应用数学学会会员，安徽省侨联青年委员、 欧美同学会（留学人员联谊会）会长，安徽省教坛新秀、 校级教学名师、 青年教师教学基本功竞赛一等奖、 教学“特档骨干”，芜湖市重大行政决策咨询论证智库专家。
主要研究随机非线性滤波与安全控制，忆阻神经网络的状态估计与同步，工业互联网建模及其关键技术等。主持国家自然科学基金项目2项、安徽省自然科学基金（面上项目）1项、安徽省高校优秀拔尖人才（重点项目）1项、安徽省高校自然科学基金（重点项目）2项、黑龙江省博士后基金（面上资助）1项以及其它纵向课题12项，先后参与国家自然科学基金面上项目和青年项目以及安徽省创新领军人才团队、安徽省自然科学基金、教育部重点实验室基金等国家和省部级项目16项。出版英文专著1部，在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics、Neural Networks、Fuzzy Optimization and Decision Making、运筹学学报、工程数学学报等国内外重要学术刊物上发表学术论文46篇，其中ESI高被引论文6篇，热点论文2篇，Google H指数28。国际控制与系统科学期刊System Science and Control Engineering客座编辑，2020年自动化、信息和计算国际学术会议 （ISAIC 2020）等国际会议的程序委员会委员。出版教材1部。
☆ 学习与工作经历
[1] 2014/09-2018/06，东华大学，获工学博士学位，导师：王子栋教授
[2] 2006/09-2009/07， ，获工学硕士学位，导师：费为银教授
[3] 1999/09-2003/07，安徽大学，获理学学士学位
[4] 2003/11-至今， 数理学院，助教/讲师/副教授/教授
期间
[1] 2018/07-2021/12，东北石油大学，复杂系统与先进控制研究院，博士后，合作导师：董宏丽教授与刘义坤教授
[2] 2017/07-2018/08，英国布鲁奈尔大学，访问学者
[3] 2017/03-2018/03，英国布鲁奈尔大学，访问学者
[4] 2016/07-2016/09，美国德州农工大学卡塔尔分校，助理研究员
☆ 主持与参与的科研项目
[1] 2022年，国家自然科学基金（面上项目），基于FlexRay协议的网络化随机非线性系统的分布式状态估计与安全控制，项目编号：62273005，主持.
[2] 2022年，基于工业互联网的车载取力供电系统动态管理与协同控制关键技术研究，项目编号：HX-2022-10-033，主持.
[3] 2021年，安徽省自然科学基金（面上项目），网络通信调度下随机复杂网络的牵引控制及在微电网中的应用研究，项目编号：2108085MA07，主持.
[4] 2021年， 高端装备智能控制创新团队，带头人.
[5] 2020年， “中江学者”青年学者，主持.
[6] 2019年，黑龙江省博士后基金（面上资助），基于采样数据的传感器网络分布式滤波与融合及其在油井故障检测中的应用，项目编号：LBH-Z19048，主持.
[7] 2019年，安徽省高校优秀青年人才支持计划（重点项目），基于采样数据的忆阻神经网络的状态估计，项目编号：gxyqZD2019053，主持.
[8] 2019年，安徽省高校自然科学基金（重点项目），基于采样和动态拓扑的复杂网络状态估计问题研究，项目编号：KJ2019A0160，主持.
[9] 2018年， 中青年拔尖人才项目，非线性网络化随机时变系统的故障检测和容错控制问题研究，项目编号：2018BJRC009，主持.
[10] 2015年，国家自然科学基金（青年项目），基于不完全测量信息的随机忆阻神经网络的参数与状态估计问题研究，项目编号：61503001，主持.
[11] 2015年，安徽省高校自然科学基金（重点项目），基于不完全测量信息的传感器网络的分布式滤波，项目编号：KJ2015A088，主持.
[12] 2015年，安徽省高等教育提升计划省级自然科学研究一般项目，网络化环境下基于事件触发机制的传感器网络的滤波问题研究，项目编号：TSKJ2015B17，主持.
[13] 2013年，安徽省高校自然科学基金（一般项目），不确定理论在金融风险管理领域的应用，项目编号：KJ2013B023，主持.
[14] 2021年，安徽省自然科学基金（青年基金），基于无线中继通信网络的采样数据系统的状态估计，项目编号：2108085QA13，参与.
[15] 2020年，教育部重点实验室项目，忆阻神经网络的几类不连续控制的同步研究，项目编号：GDSC202012，参与.
[16] 2020年，教育部重点实验室项目，信息缺失和量化情形下复杂网络的牵制控制，项目编号：GDSC202014，参与.
[17] 2020年，教育部重点实验室项目，复杂网络环境下控制系统估计方法研究，项目编号：GDSC202016，参与.
[18] 2018年，安徽省领军人才团队，复杂系统建模与网络化智能控制，参与.
[19] 2017年，国家自然科学基金项目（青年项目），具有不同步子网络的循环切换网络的同步与控制问题研究，项目编号：61703003，参与.
[20] 2017年，安徽省自然科学（青年项目），带有切换拓扑的异构复杂动态网络的有界同步与控制问题研究，项目编号：1708085QA16，参与.
[21] 2015年，国家自然科学基金项目（面上项目），通胀不确定下最优消费-投资组合和退休选择问题研究，项目编号：71571001，参与.
[22] 2011年，国家自然科学基金项目（面上项目），Knight不确定环境下最优消费和投资问题研究，项目编号：71171003，参与.
[23] 2008年，国家自然科学基金项目，数值微分方法研究及其在飞行器测控中的应用，项目编号：10826098，参与.
[24] 2008年安徽省自然科学基金项目，金融数学中的模糊随机系统理论研究，项目编号：090416225，参与.
☆ 学术荣誉
[1] 2018年，东华大学优秀博士毕业论文.
[2] 2017年，SCI期刊Asian Journal of Control杰出审稿人.
[3] 2006年，安徽省科学技术研究成果：随机理论及其在投资组合中的应用，参与.
☆ 英文专著
[1] H. Liu, Z. Wang, and L. Ma, Stability Analysis and State Estimation of Memristive Neural Networks, 2021/06/30, ISBN:9781003189152,CRC Press, Taylor & Francis Group.
☆ 近期代表性论文
[1] H. Liu, Z. Wang, W. Fei, and J. Li, Resilient H-infinity state estimation for stochastic delayed memristive neural networks: A dynamic event-triggered mechanism, IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 52, no. 5, pp. 3333-3341, 2022..
[2] N. Hou, J. Li, H. Liu*, Y. Ge, and H Dong, Finite-horizon resilient state estimation for complex networks with integral measurements from partial nodes, SCIENCE CHINA Information Sciences, vol. 65, no. 3, pp. 163-177, 2022.
[3] H. Liu, Z. Wang, W. Fei, and J. Li, On finite-horizon H-infinity state estimation for discrete-time delayed memristive neural networks under stochastic communication protocol, Information Science, vol. 555, pp. 280-292, 2021.
[4] H. Liu, Z. Wang, W. Fei, and J. Li, H-infinity and l-2-l-infinity state estimation for delayed memristive neural networks on finite horizon: The Round-Robin protocol, Neural Networks, vol. 132, pp. 121-130, 2020.
[5] H. Liu, L. Ma, Z. Wang, Y. Liu, and F. E. Alsaadi, An overview of stability analysis and state estimation for memristive neural networks, Neurocomputing, vol. 391, pp. 1-12, 2020.
[6] H. Liu, Z. Wang, B. Shen, and H. Dong, Delay-distribution-dependent H-infinity state estimation for discrete-time memristive neural networks with mixed time-delays and fading measurements, IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 50, no. 2, pp. 440-451, 2020.
[7] Z. Wang, H. Liu, B. Shen, F. E. Alsaadi, and A. M. Dobaie, H-infinity state estimation for discrete-time stochastic memristive BAM neural networks with mixed time-delays, Information Journal of Machine Learning and Cybernetics, vol. 10, no. 4, 771-785, 2019.
[8] H. Liu, Z. Wang, B. Shen, and X. Liu, Event-triggered H-infinity state estimation for delayed stochastic memristive neural networks with missing measurements: The discrete time case, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 29, no. 8, pp. 3726-3737, 2018.
[9] H. Liu, Z. Wang, B. Shen, T. Huang, and F. E. Alsaadi, Stability analysis for discrete-time stochastic memristive neural networks with both leakage and probabilistic delays, Neural Networks, vol. 102, pp. 1-9, 2018.
[10] H. Liu, Z. Wang, B. Shen, and F. E. Alsaadi, H-infinity state estimation for discrete-time memristive recurrent neural networks with stochastic time-delays, Information Journal of General Systems, vol. 45, no. 5, pp. 633-647, 2016.
[11] H. Liu, Z. Wang, B. Shen, and X. Kan, Synchronization for discrete-time memristive recurrent neural networks with time-delays, Proceedings of the 34st Chinese Control Conference, pp. 3478-3483, 2015.
[12] H. Liu, Z. Wang, and B. Shen, Discrete-time memristive recurrent neural networks with time-varying delays: Exponential stability analysis, Proceedings of the 35st Chinese Control Conference, pp. 3584-3589, 2016.
[13] H. Liu, H. Ke, and W. Fei, Almost sure stability for uncertain differential equation, Fuzzy Optimization and Decision Making, vol. 13, no. 4, pp. 463-473, 2014.
[14] W. Fei, H. Liu, and W. Zhang, On solutions to fuzzy stochastic differential equations with local martingales, Systems & Control Letters, vol. 65, pp. 96-105, 2014.
[15] H. Liu and W. Fei, The LaSalle-type theorems for uncertain differential delay equations, 数学理论与应用，vol. 34, no. 4, pp. 75-88, 2014.
[16] 刘宏建，费为银，朱永王，郑安曼, Knight不确定下考虑保险和退休的最优消费投资和遗产问题研究, 运筹学学报, vol. 18, no. 3, pp. 88-98, 2014.
[17] 刘宏建，费为银，祖纷，汪如谨, 股价波动率具有模型不确定的最优消费与投资问题, 工程数学学报, vol. 31, no. 1, pp.35-43, 2014.
[18] H. Liu and W. Fei, Neutral uncertain delay differential equations, Information-An International Interdisciplinary Journal, vol. 16, no. 2(A), pp. 1225-1232, 2013.
[19] 丁德锐, 费为银, 刘宏建, 不确定系统受方差约束和鲁棒R稳定的 动态输出反馈控制, 东华大学学报，vol. 35, no. 3, pp. 360-365, 2009.
[20] 梁勇，费为银，刘宏建, 带有交易成本和红利的最优消费投资策略研究, 数学理论与应用，vol. 30, no. 4, pp. 92-96, 2010.
[21] 刘宏建，费为银，梁勇, 大偏差控制在部分信息下最优投资问题中的应用, 经济数学，vol. 25, no. 4, pp.373-376, 2008.
热烈欢迎数学、自动化、系统科学、计算机等相关专业学生攻读本人研究生！
联系方式
[1] 通信地址：安徽省芜湖市北京中路54号 A座行政楼603室.
[2] 办公室电话：0553-2871436.
[3] 电子邮箱：hjliu1980@gmail.com; liu@ahpu.edu.cn