一、个人基本情况

姓名：高飞

性别：男

职称／职务：教授／居里夫人学者Marie－Curie　Fellow

学位／学历：博士／研究生

硕／博生导师：硕导

所在系：　数学与统计学院数学系

研究方向：分数阶系统、大数据分析、神经网络、机器学习、群智能算法等

电子邮箱：gaof＠whut.edu.cn

个人主页：https：／／orcid．org／0000－0003－2266－7263　

二、教育背景与工作经历

高飞　博士，武汉理工大学理学院数学系应用数学专业教授（2013.9－），居里夫人Marie－Curie　Fellow，硕士生导师，归国留学博士后、博士后出站。从事涉及神经网络、机器学习、分数阶系统、群智能算法等领域的科学研究工作，并将它们应用于各种实际问题。

（1）教育背景：

2003.09－2006.06，武汉理工大学大学，流体力学，博士

1999.09－2002.06，武汉大学大学，应用数学，硕士

1999.6在武汉大学数学与计算机学院获理学学士学位

（2）工作经历：

2024.06－至今，武汉理工大学，数学与统计学院，教授

2013／09－2024.05，武汉理工大学，理学院数学系，教授

2011／11－2012／10，挪威科技大学（NTNU），信息科技与数学及电子工程学院，　Marie　Curie　Fellow博士后（欧盟Marie　Curie　COFUND项目资助）

2008／03－2009／03，韩国科学技术研究院（KAIST），电子系，博士后（韩国Brain　Korea　21　Century项目资助）

2007／12－2013／09，武汉理工大学，理学院数学系，副教授

2006／11－2009／07，武汉理工大学，建筑学院，博士后

2004／11－2007／11，武汉理工大学，理学院数学系，讲师

三、教学研究

国家精品课程＜经济数学——高等数学B＞主讲教师，自2002年以来进行高等数学A、B（含双语、纯英文教学）、微积分、概率统计、线性代数、复变函数与积分变换、最优化理论与方法、常微分方程、数值计算等课程的教学与研究。

四、科学研究

（1）科研项目：

1．湖北省自然科学基金项目，2014CFB865、分数阶超混沌的非Lyapunov重构研究、2015／01－2016／12、3万、结题、主持

2．国家自然科学基金重大研究计划项目，91324201、非常规突发事件下社会群体心理与行为变化规律和机制、2014／01－2016／12、175万、结题、参与

3．“Marie　COFUND　of　the　European　Commission　－　ABCDE　项目，欧盟n°246016、Mathematical　analysis　on　bio－inspired　communication　network　theory、2011／11－2012／10、1万欧元、结题、主持

4．教育部（中国）留学科研启动基金项目，20111j0032、基于量子细菌趋化算法的非Lyapunov分析方法研究、2010／06－2011／12、3万、已结题、主持……

（2）学术论文：

（2.1） 2024年迄今

［1］   　Xu　Y，　Gao　F．　A　novel　higher－order　Deffuant–Weisbuch　networks　model　incorporating　the　Susceptible　Infected　Recovered　framework［J］．　Chaos，　Solitons　＆　Fractals，　2024，　182：　114778．

［2］   　Xie　X，　Gao　F．　The　Delayed　Effect　of　Multiplicative　Noise　on　the　Blow－Up　for　a　Class　of　Fractional　Stochastic　Differential　Equations［J］．　Fractal　and　Fractional，　2024，　8（3）：　127．

（2.2） 2024年之前

［1］ 　ZHANG　M，　GAO　F，　YANG　W，　ZHANG　H．　Wildlife　Object　Detection　Method　Applying　Segmentation　Gradient　Flow　and　Feature　Dimensionality　Reduction　［J］．　Electronics，　2023，　12（2）．

［2］ 　ZHANG　M，　GAO　F，　YANG　W，　ZHANG　H．　Real－Time　Target　Detection　System　for　Animals　Based　on　Self－Attention　Improvement　and　Feature　Extraction　Optimization　［J］．　Applied　Sciences－Basel，　2023，　13（6）．

［3］ 　GAO　F，　ZHAN　H．　Boundedness　and　exponential　stabilization　for　time–space　fractional　parabolic–elliptic　Keller–Segel　model　in　higher　dimensions　［J］．　Applied　Mathematics　Letters，　2023，　144：　108699．

［4］ 　GUO　L，　GAO　F，　ZHAN　H．　Existence，　uniqueness　and　L8－bound　for　weak　solutions　of　a　time　fractional　Keller－Segel　system　［J］．　Chaos　Solitons　＆　Fractals，　2022，　160．

［5］ 　ZHOU　X，　GAO　F，　FANG　X，　LAN　Z．　Improved　Bat　Algorithm　for　UAV　Path　Planning　in　Three－Dimensional　Space　［J］．　Ieee　Access，　2021，　9：　20100－16．

［6］ 　GAO　F，　LI　X，　LI　W，　ZHOU　X．　Stability　analysis　of　a　fractional－order　novel　hepatitis　B　virus　model　with　immune　delay　based　on　Caputo－Fabrizio　derivative　［J］．　Chaos　Solitons　＆　Fractals，　2021，　142．

［7］ 　GAO　F，　LI　W－Q，　TONG　H－Q，　LI　X－L．　Chaotic　analysis　of　Atangana－Baleanu　derivative　fractional　order　Willis　aneurysm　system　［J］．　Chinese　Physics　B，　2019，　28（9）．

［8］ 　ZHANG　J，　GAO　F，　CHEN　Y，　et　al．　Parameter　Identification　of　Fractional－order　Chaotic　System　Based　on　Chemical　Reaction　Optimization；　proceedings　of　the　2nd　International　Conference　on　Management　Engineering，　Software　Engineering　and　Service　Sciences　（ICMSS），　Wuhan，　PEOPLES　R　CHINA，　F　2018，　Jan　13－15，　2018　［C］．　2018．

［9］ 　GAO　F，　HU　D－N，　TONG　H－Q，　WANG　C－M．　Chaotic　analysis　of　fractional　Willis　delayed　aneurysm　system　［J］．　Acta　Physica　Sinica，　2018，　67（15）．

［10］　MAO　W，　GAO　F，　DONG　Y，　LI　W．　A　Novel　Paradigm　for　Calculating　Ramsey　Number　via　Artificial　Bee　Colony　Algorithm；　proceedings　of　the　35th　Chinese　Control　Conference　（CCC），　Chengdu，　PEOPLES　R　CHINA，　F　2016，　Jul　27－29，　2016　［C］．　2016．

［11］　GAO　F，　LI　T，　TONG　H－Q，　OU　Z－L．　Chaotic　dynamics　of　the　fractional　Willis　aneurysm　system　and　its　control　［J］．　Acta　Physica　Sinica，　2016，　65（23）．

［12］　GAO　F，　LEE　T，　CAO　W－J，　et　al．　Self－evolution　of　hyper　fractional　order　chaos　driven　by　a　novel　approach　through　genetic　programming　［J］．　Expert　Systems　with　Applications，　2016，　52：　1－15．

［13］　GAO　F，　LEE　X－J，　FEI　F－X，　et　al．　Identification　time－delayed　fractional　order　chaos　with　functional　extrema　model　via　differential　evolution　［J］．　Expert　Systems　with　Applications，　2014，　41（4）：　1601－8．

［14］　GAO　F，　FEI　F－X，　LEE　X－J，　et　al．　Inversion　mechanism　with　functional　extrema　model　for　identification　incommensurate　and　hyper　fractional　chaos　via　differential　evolution　［J］．　Expert　Systems　with　Applications，　2014，　41（4）：　1915－27．

［15］　GAO　F，　LEE　X－J，　TONG　H－Q，　et　al．　Identification　of　Unknown　Parameters　and　Orders　via　Cuckoo　Search　Oriented　Statistically　by　Differential　Evolution　for　Noncommensurate　Fractional－Order　Chaotic　Systems　［J］．　Abstract　and　Applied　Analysis，　2013．

［16］　GAO　F，　LEE　X－J，　FEI　F－X，　et　al．　Parameter　identification　for　Van　Der　Pol－Duffing　oscillator　by　a　novel　artificial　bee　colony　algorithm　with　differential　evolution　operators　［J］．　Applied　Mathematics　and　Computation，　2013，　222：　132－44．

［17］　GAO　F，　FEI　F－X，　TONG　H－Q，　et　al．　Bacterial　Foraging　Optimization　Oriented　by　Atomized　Feature　Cloud　Model　Strategy；　proceedings　of　the　32nd　Chinese　Control　Conference　（CCC），　Xian，　PEOPLES　R　CHINA，　F　2013，　Jul　26－28，　2013　［C］．　2013．

［18］　GAO　F，　QI　Y，　BALASINGHAM　I，　et　al．　A　Novel　non－Lyapunov　way　for　detecting　uncertain　parameters　of　chaos　system　with　random　noises　［J］．　Expert　Systems　with　Applications，　2012，　39（2）：　1779－83．

［19］　GAO　F，　FEI　F－X，　XU　Q，　et　al．　A　novel　artificial　bee　colony　algorithm　with　space　contraction　for　unknown　parameters　identification　and　time－delays　of　chaotic　systems　［J］．　Applied　Mathematics　and　Computation，　2012，　219（2）：　552－68．

［20］　GAO　F，　FEI　F－X，　DENG　Y－F，　et　al．　A　novel　non－Lyapunov　approach　through　artificial　bee　colony　algorithm　for　detecting　unstable　periodic　orbits　with　high　orders　［J］．　Expert　Systems　with　Applications，　2012，　39（16）：　12389－97．

［21］　XIAO　J－Q，　WU　M，　GAO　F．　Divergence　points　of　self－similar　measures　satisfying　the　OSC　［J］．　Journal　of　Mathematical　Analysis　and　Applications，　2011，　379（2）：　834－41．

［22］　GAO　F，　QI　Y，　YIN　Q，　XIAO　J．　Solving　problems　in　chaos　control　though　an　differential　evolution　algorithm　with　region　zooming；　proceedings　of　the　2nd　International　Conference　on　Mechanical　and　Aerospace　Engineering　（ICMAE　2011），　Bangkok，　THAILAND，　F　2012，　Jul　29－31，　2011　［C］．　2012．

［23］　GAO　F，　LEE　J－J，　LI　Z，　et　al．　Parameter　estimation　for　chaotic　system　with　initial　random　noises　by　particle　swarm　optimization　［J］．　Chaos　Solitons　＆　Fractals，　2009，　42（2）：　1286－91．

［24］　GAO　F，　GAO　H，　LI　Z，　et　al．　Detecting　unstable　periodic　orbits　of　nonlinear　mappings　by　a　novel　quantum－behaved　particle　swarm　optimization　non－Lyapunov　way　［J］．　Chaos　Solitons　＆　Fractals，　2009，　42（4）：　2450－63．

［25］　GAO　F，　LI　Z－Q，　TONG　H－Q．　Parameters　estimation　online　for　Lorenz　system　by　a　novel　quantum－behaved　particle　swarm　optimization　［J］．　Chinese　Physics　B，　2008，　17（4）：　1196－201．

［26］　GAO　F，　LEE　J－J，　IEEE．　A　New　Approach　in　Synchronization　of　Uncertain　Chaos　Systems　Through　Particle　Swarm　Optimization；　proceedings　of　the　6th　IEEE　International　Conference　on　Industrial　Informatics，　Daejeon，　SOUTH　KOREA，　F　2008，　Jul　13－16，　2008　［C］．　2008．

［27］　GAO　F，　LEE　J－J，　IEEE．　A　New　Approach　in　Discrete　Chaos　System　Control　by　Differential　Evolution　Algorithm；　proceedings　of　the　6th　IEEE　International　Conference　on　Industrial　Informatics，　Daejeon，　SOUTH　KOREA，　F　2008，　Jul　13－16，　2008　［C］．　2008．

［28］　GAO　F，　TONG　H　Q．　Parameter　estimation　for　chaotic　system　based　on　particle　swarm　optimization　［J］．　Acta　Physica　Sinica，　2006，　55（2）：　577－82．

［29］　GAO　F，　TONG　H　Q．　A　novel　optimal　PID　tuning　and　on－line　tuning　based　on　particle　swarm　optimization；　proceedings　of　the　International　Conference　on　Sensing，　Computing　and　Automation，　Chongqing，　PEOPLES　R　CHINA，　F　Dec　2006，　May　08－11，　2006　［C］．　2006．

［30］　GAO　F，　TONG　H，　IEEE．　Control　a　novel　discrete　chaotic　system　through　Particle　Swarm　Optimization；　proceedings　of　the　6th　World　Congress　on　Intelligent　Control　and　Automation，　Dalian，　PEOPLES　R　CHINA，　F　2006，　Jun　21－23，　2006　［C］．　2006．

［31］　GAO　F，　TONG　H．　UEAS：　A　novel　united　evolutionary　algorithm　scheme　［M］／／KING　I，　WANG　J，　CHAN　L，　WANG　D　L．　Neural　Information　Processing，　Pt　3，　Proceedings．　2006：　772－80．

［32］　GAO　F，　TONG　H．　Differential　evolution：　An　efficient　method　in　optimal　PID　tuning　and　on－line　tuning　［J］．　Dynamics　of　Continuous　Discrete　and　Impulsive　Systems－Series　B－Applications　＆　Algorithms，　2006，　13：　785－9．

［33］　GAO　F，　TONG　H．　Particle　swarm　optimization：　An　efficient　method　for　tracing　periodic　orbits　and　controlling　chaos　［J］．　Dynamics　of　Continuous　Discrete　and　Impulsive　Systems－Series　B－Applications　＆　Algorithms，　2006，　13：　780－4．

（3）学术兼职：

中国自动化学会分数阶专委会副秘书长