李传东，男，汉族，山东嘉祥人，博士，welcome皇冠地址二级教授、博士生导师，IEEE高级会员。1992年7月毕业于四川大学数学系数理统计专业，获理学学士学位; 2001年7月获重庆大学数理学院运筹学与控制论专业理学硕士学位; 2005年6月获重庆大学计算机学院计算机软件与理论专业博士学位。2005年7月－2005年10月在香港城市大学混沌控制和同步研究中心访问 (Senior Research Assistant)；2006年11月－2008年11月、2010年1月-2010年3月在香港城市大学制造工程与工程管理系访问 （Research Follow）；2011年10月-2012年10月在Texas A&M University at Qatar访问。2012年9月至今，在welcome皇冠地址任教。2006年3月，重庆市自然科学二等奖（时滞神经网络与混沌同步，排名第二）；2006年12月，入选教育部新世纪优秀人才支持计划；2007年6月获全国优秀博士学位论文提名奖；2008年4月，入选第四届重庆市中青年骨干教师，2010年4月，重庆市自然科学二等奖（混沌控制与同步理论研究，排名第一）；2010年9月，重庆市第六届青年科技奖；2013年入选巴渝学者；2014年入选享受国务院政府特殊津贴专家，2018年，获重庆市自然科学一等奖（排名第二），入选历年爱思唯尔中国高被引学者。
李传东教授是SCI检索期刊Cognitive Computation 的副编辑，多个国际期刊的编委，多次担任国际会议的程序委员会主席、出版主席、专题会议主席等。李传东教授的主要研究方向包括计算智能、毫米波理论与应用、脉冲博弈控制理论与应用等。在科学出版社出版专著4部，在Springer出版社编辑出版Lecture Notes on Computer Science 5 卷（LNCS 7663卷-7667卷）。发表SCI检索论文400余篇，SCI他人引用10000多次。先后主持国家自然科学基金面上项目4项，省部级项目多项，主研国家自然科学基金重点项目1项。
学习及工作简历
o 2012年9月-至今 welcome皇冠地址电子与信息工程学院任教
o 2011年10月-2012年9月 Texas A&M University at Qatar 访问
o 2010年1月-2010年3月 香港城市大学访问
o 2006年11月-2008年11月 香港城市大学访问
o 2005年7月-2005年10月 香港城市大学访问
o 2004年9月-2012年9月 重庆大学计算机学院任教
o 2002年9月-2005年6月 重庆大学计算机学院攻读博士学位
o 1998年9月-2004年8月 重庆大学数理学院任教
o 1998年9月-2001年6月 重庆大学数理学院攻读硕士学位
o 1992年8月-1998年8月 山东省济宁职业技术学院任教
o 1988年9月-1992年7月 四川大学数学系攻读学士学位
学术兼职/社会服务
o IEEE 高级会员（2010-）
o IEEE CIS 高级会员（2010-）
o 重庆市电子学会副理事长（2023-）
o 中国工业与应用数学学会会员
o 中国计算机学会会员
o SCI检索期刊Cognitive Computation 的副编辑
o 国际期刊International Journal of Information Processing and Management编委
o 国际期刊Intelligent control and Automation编委
o 国际期刊International Journal of Intelligent Information Processing编委
o Leading Guest Editor, Special Issue on Modeling, Analysis, and Applications of Complex Systems, Abstract and Applied Analysis, by Chuandong Li, Xiaodi Li, Shukai Duan, Yanzhi Zhang.
o Leading Guest Editor, Special Issue on Neural Computation and Artificial Neural Networks, Cognitive Computation, by Chuandong Li, Tingwen Huang, Zhigang Zeng
o 程序委员会主席，the 19th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2012)，2012年11月26-29日,Doha, Qatar
荣誉及获奖
o 2006年3月，重庆市自然科学二等奖: 时滞神经网络与混沌同步（排名第二）；
o 2006年6月，重庆市优秀博士论文
o 2006年12月，教育部新世纪优秀人才支持计划
o 2007年6月, 2008年全国优秀博士学位论文提名奖
o 2008年9月，入选第四届重庆市中青年骨干教师
o 2010年4月，重庆市自然科学二等奖: 混沌控制与同步理论研究（排名第一）；
o 2010年9月，重庆市第六届青年科技奖
o 2013年3月，巴渝学者特聘教授
o 2015年1月，国务院政府特殊津贴专家
o 2018年，重庆市自然科学一等奖: 人工神经网络稳定性与分岔及其应用（排名第二）
科研项目
o 非零和微分博弈脉冲控制系统的动力学研究及学习算法设计（50万元）, 国家自然科学基金面上项目，2024-01-01 至 2027-12-31, 项目负责人；62373310，
o 具有相变和扩散特性的新一代神经元研究（子课题，课题经费177万元），国家重点研发计划，2019.1-2023.12，子课题负责人；2018AAA0100101
o 脉冲饱和控制系统理论（63万），国家自然科学基金面试项目，2019.1-2022.12，项目负责人；61873213
o 混杂非线性系统的性能分析与控制设计及应用（245万），国家自然科学基金重点项目，2017.1-2021.12，第一主研；61633011
o 基于忆阻器的类脑联想记忆的分析和实现（20万），重庆市自然科学基金重点项目，2015.1—2018.12，项目负责人，cstc2015jcyjBX0052
o 脉冲时刻依赖状态的脉冲时滞控制系统的分析和设计（79万），国家自然科学基金面上项目，2014.1-2017.12，项目负责人；61374078
o 脉冲切换时滞系统的稳定性分析和控制器设计（32万），国家自然科学基金面上项目，2010.1-2012.12，项目负责人；60974020
o 脉冲时刻可变情况下的脉冲控制理论(10万)，博士后基金特别资助，2008.6-2010.6，项目负责人；
o 非线性时滞系统的脉冲控制及其最优化理论研究（20万）, 国家自然科学基金面上项目, 2006.1－2008.12, 项目负责人；60574024
o 脉冲微分方程的稳定性理论及其在脉冲控制中的应用(50万)，教育部新世纪优秀人才支持计划，2007.6－2009.6，项目负责人；
o 非线性系统的脉冲同步（5万），博士后基金一等资助，2007.1－2008.12，项目负责人；
o 混沌系统的滞后＆超前同步及其在保密通信中的应用（2万）， 重庆市自然科学基金，2006.7-2008.6, 项目负责人；
o 离散大系统的混杂控制理论研究（20万），中央高校基本科研业务费科研专项自然科学类项目重点项目，CDJZR10 18 55 01，2010.1-2012.12，项目负责人；
o 数字混沌技术与无线网络环境中数字媒体信息安全研究（20万），重庆市自然科学基金重点基金，2009.1-2012.12
o 移动计算环境下数据收集、分发及其安全性研究（40万），教育部博士点基金优先资助领域，2012.1-2014.12
专著及编辑书籍
o 刘群、李传东、亓江涛、张伟. 时滞惯性神经网络的动力学分析与控制方法. 科学出版社，2019
o 李传东、廖晓峰、黄廷文、郭松涛. 《非线性系统的不连续控制》，科学出版社，2013
o 廖晓峰，李传东，郭松涛.《时滞动力学系统的分叉与混沌（上册）》，科学出版社，2015.
o 廖晓峰，李传东，郭松涛. 《时滞动力学系统的分叉与混沌（下册）》，科学出版社，2015.
o 黄廷文、曾志刚、李传东、Andrew Leung. Neural Information Processing. Lecture Notes on Computer Science, Vol. 7663, 2012
o 黄廷文、曾志刚、李传东、Andrew Leung. Neural Information Processing. Lecture Notes on Computer Science, Vol. 7664, 2012
o 黄廷文、曾志刚、李传东、Andrew Leung. Neural Information Processing. Lecture Notes on Computer Science, Vol. 7665, 2012
o 黄廷文、曾志刚、李传东、Andrew Leung. Neural Information Processing. Lecture Notes on Computer Science, Vol. 7666, 2012
o 黄廷文、曾志刚、李传东、Andrew Leung. Neural Information Processing. Lecture Notes on Computer Science, Vol. 7667, 2012
代表性学术论文
[1] Cao, Zhengran; Li, Chuandong; He, Zhilong; Zhang, Xiaoyu; You, Le. Synchronization of Coupled Stochastic Reaction-Diffusion Neural Networks With Multiple Weights and Delays via Pinning Impulsive Control. IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK SCIENCE AND ENGINEERING, 9(2): 820-833, DOI: 10.1109/TNSE.2021.3137255, MAR-APR 2022.
[2] Ju, Xingxing; Li, Chuandong; Han, Xin; He, Xing. Neurodynamic Network for Absolute Value Equations: A Fixed-Time Convergence Technique. IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS II-EXPRESS BRIEFS, 69(3):1807-1811, DOI: 10.1109/TCSII.2021.3128416, MAR 2022.
[3] Tan, Lihua; Wang, Xin; Li, Chuandong; He, Xing. Output Feedback-Based Consensus for Nonlinear Multiagent Systems: The Event-Triggered Communication Strategy. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, DOI: 10.1109/TNNLS.2022.3207168, Early Access, 2022.
[4] Ju, Xingxing; Li, Chuandong; Che, Hangjun; He, Xing; Feng, Gang. A Proximal Neurodynamic Network With Fixed-Time Convergence for Equilibrium Problems and Its Applications. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, DOI: 10.1109/TNNLS.2022.3144148, Early Access, 2022.
[5] Ke, Can; Li, Chuandong; You, Le, Consensus of Nonlinear Multiagent Systems With Grouping Via State-Constraint Impulsive Protocols, IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS,51,8,4162-4172, DOI:10.1109/TCYB.2019.2953566,Aug-21,2021
[6] He, Zhilong; Li, Chuandong; Cao, Zhengran; Li, Hongfei,Stability of nonlinear variable-time impulsive differential systems with delayed impulses, NONLINEAR ANALYSIS-HYBRID SYSTEMS,39, 100970，DOI:10.1016/j.nahs.2020.100970,Feb-21,2021
[7] Wang, Xin; Wang, Hui; Li, Chuandong; Huang, Tingwen; Kurths, Jurgen. Consensus Seeking in Multiagent Systems With Markovian Switching Topology Under Aperiodic Sampled Data. IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS,50,12,5189-5200,10.1109/TSMC.2018.2867900,Dec-20,2020
[8] Li H, Li C, Huang J. “A hybrid impulsive and sampled-data control framework for a class of nonlinear dynamical systems with input constraints”. NONLINEAR ANALYSIS: HYBRID SYSTEMS, 2020, 36: 100881.
[9] Li H, Li C, Ouyang D, Nguang S. K. “Impulsive Synchronization of Unbounded Delayed Inertial Neural Networks With Actuator Saturation and Sampled-Data Control and Its Application to Image Encryption”. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2020: 1-14.
[10] Xu Z, Li C, Han Y. “Impulsive Consensus of Nonlinear Multi-Agent Systems via Edge Event-Triggered Control”. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2019, (99):1-10.
[11] Han Y, Li C, Zhang W, et al. “Impulsive Consensus of Multiagent Systems With Limited Bandwidth Based on Encoding–Decoding”. IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2019, 50(1):36-47.
[12] He X, Yu J, Huang T, Li C, et al. “Average Quasi-Consensus Algorithm for Distributed Constrained Optimization: Impulsive Communication Framework”. IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2020, 50(1):351-360.
[13] Wang X, Wang H, Li C, Huang T, Juergen Kurths. “Improved Consensus Conditions for Multi-Agent Systems with Uncertain Topology: The Generalized Transition Rates Case”. IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK SCIENCE AND ENGINEERING, 2020, 7(3): 1158-1169.
[14] Li H, Li C, Ouyang D, Nguang Sing Kiong, He Z. “Observer-Based Dissipativity Control for T-S Fuzzy Neural Networks With Distributed Time-Varying Delays”. IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2020: 1-11.
[15] Yang X, Li C, Song Q, Li H, Huang J. “Effects of State-Dependent Impulses on Robust Exponential Stability of Quaternion-Valued Neural Networks Under Parametric Uncertainty”. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2019, 30(7): 2197~2211.
[16] Xu Z, Li C, Han Y. “Impulsive Consensus of Nonlinear Multi-Agent Systems via Edge Event-Triggered Control”. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2019.
[17] Li L, Li C, and Li H. "Fully state constraint impulsive control for non-autonomous delayed nonlinear dynamic systems." NONLINEAR ANALYSIS: HYBRID SYSTEMS, vol. 29, pp. 383-394, 2018.
[18] Liangliang Li, Xin Wang, Chuandong Li, et al. Exponential Synchronization-like Criterion for State-Dependent Impulsive Dynamical Networks. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2018:1-9. DOI: 10.1109/tnnls.2018.2854826.
[19] Han Y , Li C , Zhang W , et al. Impulsive Consensus of Multiagent Systems With Limited Bandwidth Based on Encoding-Decoding. IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 2020, 50(1):36-47.
[20] Zhang W, Yang X, Xu C, et al. "Finite-time synchronization of discontinuous neural networks with delays and mismatched parameters". IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, vol. 29, no. 8, pp. 3761-3771, 2018.
[21] Wang, Huamin; Duan, Shukai; Huang, Tingwen; Wang, Lidan; Li, Chuandong. Exponential stability of complex-valued memristive recurrent neural networks. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 28, 3 pp. 766-771 MAR 2017
[22] He, Xing; Huang, Tingwen; Yu, Junzhi; Li, Chuandong; Li, Chaojie. An inertial projection neural network for solving variational inequalities. IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, 47, 3 pp. 809-814 MAR 2017
[23] Zhang, Wei; Li, Chuandong; Huang, Tingwen; He, Xing. Synchronization of memristor-based coupling recurrent neural networks with time-varying delays and impulses. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 26, 12 pp. 3308-3313 DEC 2015
[24] Liao, Xiaofeng; Li, Chuandong; Huang, Tingwen. Exponential Convergence Estimates for a Single Neuron System of Neutral-Type. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS 25, 7 pp. 1401-1406 JUL 2014
[25] He, Xing; Li, Chuandong; Huang, Tingwen; A Recurrent Neural Network for Solving Bilevel Linear Programming Problem. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS 25, 4 pp. 824-830 APR 2014
[26] He, Xing; Li, Chuandong; Huang, Tingwen; Bogdanov-Takens Singularity in Tri-Neuron Network With Time Delay. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS 24, 6 pp. 1001-1007 JUN 2013
[27] Huang, Tingwen; Li, Chuandong; Duan, Shukai; et al. Robust Exponential Stability of Uncertain Delayed Neural Networks With Stochastic Perturbation and Impulse Effects. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, Volume: 23 Issue: 6 Pages: 866-875 DOI: 10.1109/TNNLS.2012.2192135
[28] Li Chuandong; Wu Sichao; Feng, Gang; Liao Xiaofeng. Stabilizing Effects of Impulses in Discrete-Time Delayed Neural Networks. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, Vol. 22, no. 2, pp. 323-329, FEB 2011
[29] Li Chuandong; Feng Gang. Stabilizing effects of impulse in delayed BAM neural networks. IEEE Transactions on Circuits and Systems-II, vol.55, no.12, pp. 1284-1288, 2008.
[30] Li Chuandong; Feng Gang, Huang Tingwen. On hybrid impulsive and switching neural networks. IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETRICS-B, vol. 38, no. 6, pp. 1549-1560, Dec. 2008.
研究生招生信息
欢迎报考加入welcome皇冠地址电子信息学院毫米波实验室！
实验室导师团队：李传东（李传东-电信学院 (swu.edu.cn)）、熊海灵（熊海灵-电信学院 (swu.edu.cn)）、罗臻（罗臻-电信学院 (swu.edu.cn)）
实验室研究方向简介：本实验室目前以毫米波雷达算法与毫米波探测应用为两大核心，搭建了贯穿理论研究至产品落地的完整“产学研”一体化体系。研究方向涵盖毫米波成像、毫米波多维微形变监测、毫米波雷达点云、目标检测与运动跟踪等多个研究课题，拥有相关方向的实验平台。团队按研究侧重点划分为A、B两组，具体细节如下：
⚫ A小组理论研究为主，应用验证为辅，具备部分以下能力的同学优先：
1) 数学与英语基础扎实，本科成绩突出
2) 具有较强自驱力和强烈的科研意愿
3) 本科期间有参与学术论文撰写/修改/发表的经验更佳（属于加分项）
4) 熟悉机器学习、深度学习框架（tensorflow、pytorch、huggingface），有过AI或数学建模实践经验的更佳
⚫ B小组应用研发为主，理论研究为辅，具备部分以下能力的同学优先：
1) 对毫米波或雷达信号处理有基本的认识，本科期间有了解相关雷达信号处理算法更佳
2) 熟悉嵌入式系统的开发与设计，熟练使用单片机（STM32、TI等）,若是有四轴无人机、无人车、机械臂、FOC等控制算法经验的更佳。
3) 熟悉电路原理及电路设计，熟练使用EDA工具（Protel、PADS、 Altium Designer等）或熟悉机械结构及结构图绘制，熟练使用Solidworks、AutoCAD等绘图工具
4) 熟练C/C++/Python/Matlab等开发语言
5) 对目标识别检测、SLAM等方面了解更佳
6) 本科期间有参与电子信息类学科竞赛，申请国家发明专利的经验更佳。（属于加分项）
你可能关心的其他问题：
ü 团队导师学术能力强，生活中平易近人
ü 实验室氛围融洽活泼，师生团结一心
ü 学术氛围良好且宽松，无硬性打卡
团队本着“理工融合、创新进取“的研究生培养理念，研究方向前沿，强调理论联系实际。鼓励学生参与各类活动，如组队打比赛、申请发明专利、发表学术论文、参加国际学术会议等。如果你对自动驾驶、人工智能、智能信息处理等领域的研究感兴趣，欢迎每个想自我提升的研究生与本科生加入!
有意者请将个人简历发送至swummw@163.com，邮件主题请注明“welcome皇冠地址电子信息学院毫米波团队申请-姓名-意向小组名称”，例如“welcome皇冠地址电子信息学院毫米波团队申请-张三-A小组”。
