近日，数理学院2024级研究生张文琦以第一作者和导师团队在国际学术期刊《Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation》发表论文“Finite-time synchronization of Caputo fractional-order delayed multilayer memristive neural networks via a novel Razumikhin approach”，导师吴祥博士为该论文通讯作者，该期刊影响因子3.8，中科院一区期刊。

该论文针对时变时滞Caputo分数阶多层忆阻神经网络，致力于解决其有限时间同步问题。在现有分数阶忆阻神经网络模型基础上，综合考虑时滞与层间耦合等关键因素。针对传统Razumikhin方法通常局限于渐近稳定性分析或依赖复杂积分不等式的问题，本文提出一种适用于Caputo分数阶时滞系统的Razumikhin型有限时间稳定性引理。在此基础上，设计了事件触发控制机制，在严格避免Zeno行为的前提下，实现了系统的有限时间同步，并给出了同步时间的上界估计。与现有方法相比，所提出的稳定性引理不仅简化了有限时间稳定性分析过程，也增强了其在分数阶时滞系统中的适用性。数值仿真验证了所提方法的有效性与可行性。（撰稿：张文琦；审核：陈文兵）

该学术论文网址：https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2025.109600