肖敏，男，博士，教授、博士生导师。1998年7月和2001年7月于南京师范大学数学科学学院分别获得理学学士学位、理学硕士学位，2007年9月于东南大学数学学院获得理学博士学位。2001年7月至2013年10月，在南京晓庄学院信息工程学院任教，历任讲师、副教授（2009年晋升），期间担任院长助理。2007年2月至2007年4月，赴香港城市大学担任访问学者；2011年8月至2012年2月，赴澳大利亚西悉尼大学担任高级访问学者。2008年12月至2012年11月，在东南大学自动化学院博士后流动站开展研究（二站博士后），顺利出站。2013年11月至2026年1月，在南京邮电大学自动化学院、人工智能学院任教，担任教授（2013年晋升），期间先后担任江苏省物联网智能机器人工程研究中心副主任、南京邮电大学复杂网络与智能控制研究所副所长、南京邮电大学学术委员会委员。2026年2月，作为“双龙学者”特聘教授被浙江师范大学人才引进，任杭州自动化学院（杭州人工智能学院）教授、博士生导师。入选2023、2024、2025年度全球前2%顶尖科学家榜单、江苏省“333高层次人才培养工程”中青年学术技术带头人、江苏省“六大人才高峰”高层次人才。担任IEEE Senior Member、美国数学评论员、中国工业与应用数学学会复杂网络与复杂系统专委会委员、中国自动化学会分数阶系统与控制专委会委员、中国指挥与控制学会网络科学与工程专委会委员。曾担任第七届全国集群智能与协同控制大会（CCSICC 2023）出版主席、第二十届全国复杂网络学术会议（CCCN 2024）组织委员会主席、网络空间安全科学国际会议（SciSec 2021, SciSec 2019）程序委员会联合主席。

主要从事非线性控制理论、神经网络理论及其应用、工业信息物理融合系统的可信性与安全控制、复杂系统突变预测与控制、复杂网络传播动力学、偏微分耦合系统斑图控制等研究，取得了较丰硕的创新性成果。迄今为此，已在IEEE Transactions on Automatic Control、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems、IEEE Transactions on Control of Network Systems、IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers、IEEE Transactions on Network Science and Engineering、IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement、IEEE Transactions on Nanbioscience、SCIENCE CHINA Information Sciences、International Journal of Robust and Nonlinear Control、Neural Networks、Journal of Mathematical Analysis and Applications、Chaos、Nonlinear Dynamics、自动化学报等国内外刊物和国际会议上共发表高水平论文300余篇，其中SCI收录180篇，中科院1区论文50篇，IEEE汇刊33篇；授权国家发明专利15件、实用新型专利8件、美国专利3件、日本专利1件。主持承担国家自然科学基金项目3项、江苏省省级自然科学基金项目3项、江苏省人才项目2项、中国博士后科学基金项目3项、工业控制技术国家重点实验室开放课题1项。获中国电子学会科学技术奖2项、江苏省科学技术奖2项、中国自动化学会高等教育教学成果二等奖1项。担任Journal of Artificial Intelligence & Control Systems、Applied Mathematics and Statistics编委。

培养博士后2人，博士研究生7人, 硕士研究生59人，其中获国家研究生奖学金18人，国家自然科学基金青年项目1人，江苏省优秀学术学位硕士学位论文1篇，中国电子学会优秀硕士学位论文1篇，中国科协青年人才托举工程博士生专项计划1人，校研究生“十大学术之星”4人，校优秀博士学位论文1人、校优秀硕士学位论文9篇。毕业后就职于浙江师范大学、南京邮电大学等高校、紫金山实验室等科研院所、华为、中兴、微软、海康威视等科技公司、南京水务局等政府机关。

代表性论文（通讯/一作）

[29] 通讯,Higher-Order Interactions in Hub neural networks: spatiotemporal dynamics reshaping and control, IEEE Transactions on Cybernetics, DOI: 10.1109/TCYB.2026.3668815.

[28] 通讯,Dynamic Reinforcement Learning Control for Fractional-Order Neural Networks with Higher-Order Interactions and Multiple Time Delays, IEEE Transactions on Artificial Intelligence, accept.

[27] 通讯, How do higher-order interactions affect the dynamic evolution of layered neural networks, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, DOI: 10.1109/TCSI.2025.3642284. 

[26] 通讯, PID algorithm with multivariate characteristics: Neuronal spatiotemporal dynamics analysis and design, Science China Technological Sciences, https://doi.org/10.1007/s11431-025-3185-y.

[25] 通讯, Pattern optimization of fractional diffusive schnakenberg system by PD control strategy, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, doi: 10.1109/JAS.2025.125303.

[24] 通讯, Facilitating and determining Turing patterns in 3-D memristor cellular neural networks, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 71(9): 4131–4144, 2024.

[23] 通讯, Spatial pattern switching strategy: a successful application in the bimolecular model, IEEE Transactions on Nanobioscience, 24(3): 280–294, 2025.

[22] 通讯, How Can Anomalous-Diffusion Neural Networks Under Connectomics Generate Optimized Spatiotemporal Dynamics, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 36:5 (May 2025) 8728-8742.

[21] 通讯, Spatiotemporal evolution control of malicious virus propagation in cyber physical systems via PD feedback control, IEEE Transactions on Control of Network Systems, 11(3): 1562–1575, 2024.

[20] 通讯, Stability switches mechanism and PID control in reaction-diffusion network-organized neural systems with transmission delays, Science China Technological Sciences, 68(2): 1220401, 2025.

[19] 通讯, How to predict bifurcations induced by fractional order in delayed large-scale neural networks, IEEE Transactions on Cybernetics, 55(9): 4400–4413, 2025.

[18] 通讯, Stability and dynamics analysis of time-delay fractional-order large-scale dual-loop neural network model with cross-coupling structure, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 36(5): 7873–7887, 2025.

[17] 通讯,Spatiotemporal evolution of large-scale bidirectional associative memory neural networks with diffusion and delays, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 54(3): 1388–1400, 2024.

[16] 通讯, Stability and bifurcation exploration of delayed neural networks with radial-ring configuration and bidirectional coupling, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 35(8): 10326–10337, 2024.

[15] 通讯, Dynamical bifurcation for a class of large scale fractional delayed neural networks with complex ring-hub structure and hybrid coupling, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 34(5): 2659–2669, 2023.

[14]通讯, Design and Dynamics Analysis of a Time-Delay Feedback Controller with Distributed Characteristic, IEEE Transactions on Automatic Control, 68:3 (Mar. 2023) 1926-1933.

[13] 通讯, Large-scale neural networks with asymmetrical three-ring structure: stability, nonlinear oscillations and Hopf bifurcation, IEEE Transactions on Cybernetics, 52(9): 9893–9904, 2022.

[12] 通讯, Dynamical bifurcation of large-scale-delayed fractional-order neural networks with Hub structure and multiple rings, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 52(3): 1731–1743, 2022.

[11]通讯, Dynamics Analysis and Design for a Bidirectional Super Ring-Shaped Neural Network with n Neurons and Multiple Delays, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 32:7 (2021) 2978-2992.

[10]一作/通讯, Qualitative Analysis and Bifurcation in a Neuron System with Memristor Characteristics and Time Delay, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 32:5 (2021) 1974-1988.

[9]一作/通讯, Fractional-Order PID Controller Synthesis for Bifurcation of Fractional-Order Small-World Networks, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 51:7 (2021) 4334-4346. 

[8]通讯,Improving dynamics of integer-order small-world network models under fractional-order PD control, SCIENCE CHINA Information Sciences, 63(2020) 112206.

[7]一作/通讯,Bifurcation and Oscillatory Dynamics of Delayed Cyclic Gene Networks Including Small RNAs, IEEE Transactions on Cybernetics, 49:3 (2019 Mar.) 883-896.

[6]通讯, Stability and bifurcation control of a neuron system under a novel fractional-order PD controller, SCIENCE CHINA Technological Sciences, 62:12 (2019) 2120-2129. 

[5]一作/通讯,Stability and bifurcation of delayed fractional-order dual congestion control algorithms, IEEE Transactions on Automatic Control, 62:9(2017 Sep.) 4819-4826.

[4]一作/通讯,Local bifurcation analysis of a delayed fractional-order dynamic model of dual congestion control algorithms, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 4:2 (2017 Apr.) 361-369. 

[3]一作/通讯,Stability and bifurcation analysis of arbitrarily high-dimensional genetic regulatory networks with hub structure and bidirectional coupling, IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 63 :8 (2016 Jul.) 1243-1254.

[2]一作/通讯,Undamped oscillations generated by Hopf bifurcations in fractional order recurrent neural networks with Caputo derivative, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 26:12 (2015 Dec.) 3201-3214. 

[1]一作/通讯,Hopf bifurcation of an (n+1)-neuron Bidirectional Associative Memory neural network model with delays, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 24:1 (2013 Jan.) 118-132.

代表性授权专利

[1] 肖敏,卢丘,陶斌斌, 基于整数阶网络拥塞模型可调节分岔点控制器的建立方法, ZL201811195797.X,发明专利,2021-10-29.

[2] 庆凡,肖敏,一种基于分数阶血红细胞模型的时滞反馈控制器设计方法, ZL201810337069.1,发明专利,2021-12-21.

[3] 施硕,肖敏,陶斌斌, 一种强核神经元的混合控制方法, ZL201910183863.X, 发明专利,2022-03-15.   

[4] 周帅,肖敏, 周映江, 一种基于一致性理论的电力系统分布式经济调度方法, ZL201910245438.9,发明专利,2022-08-26.

[5] 肖敏,斯灵芝, 一种用PD控制器调节小世界网络模型分岔点的方法, ZL202010128975.8,发明专利,2022-09-23.

[6]  邢蕊桃，肖敏, 张跃中, 基于多个时滞的双环神经元系统的混合控制器设计方法, ZL202010449529.7,发明专利,2022-09-23.  

[7] 林金星,卢雷, 高志峰, 申景金, 肖敏,考虑长时延的网络化H∞模型参考直流电机调速方法和系统, ZL201810788680.6,发明专利,2021-01-22.

[8] 林金星,许诺, 丁洁, 高志峰, 肖敏, 一种基于智能优化预测控制的卫星编队队形保持方法, ZL201910624493.9,发明专利,2022-05-17.

[9] 陆云翔,肖敏,陈功,何家劲, 时空扩散影响下海洋浮游生态系统的混合控制策略, ZL202110834733.5, 发明专利,2023-08-25.

[10] 陈功,肖敏,陆云翔,陈实, 一种基于改进的捕食被捕食模型的分岔延迟控制器设计方法, ZL 202110860396.7, 发明专利, 2024-02-20.

[11] 张明月,肖敏,李健,钱蓉, 基于改进扩散驱动下传染病模型的混合控制器的实现方法, ZL 2022 1 0232825.0, 发明专利, 2024-02-27.

[12] 肖敏,陈实,钱蓉,陈功, 一种基于恶意软件时空传播模型的PD控制器设计方法, ZL 2022 1 0252308.X, 发明专利, 2025-07-08.

 荣誉获奖

u2025年: 中国电子学会科学技术奖, 神经元耦合网络的分岔理论与方法研究，排1.

u 2025年: 中国自动化学会高等教育教学成果奖, 新质视域下自动化专业拔尖创新人才培养的改革与实践, 排5.

u 2025年：IEEE Senior Member

u 2022-2023年: 南京邮电大学“三育人”先进个人.

u 2022年: 南京邮电大学优秀研究生导师.

u 2022年: 江苏省优秀学术学位硕士学位论文指导教师.

u 2021年: 中国电子学会优秀硕士学位论文指导教师.

u 2017年: 江苏省科学技术奖, 复杂系统辨识、同步控制及其应用, 排3.

u 2016年: 江苏省“333高层次人才培养工程”中青年学术技术带头人.

u 2014年: 江苏省“六大人才高峰”高层次人才培养对象.

u 2014年: 中国电子学会科学技术奖, 混沌系统同步、控制与混沌通信关键技术, 排4.

u 2014年: 南京邮电大学“1311人才计划”–鼎新学者.

u 2011年: 江苏省“333高层次人才培养工程”培养对象.

u 2008年: 江苏省科学技术三等奖, 激光混沌及应用研究, 排7.