近日，玉溪师范学院数理学院教授李周红团队依托云南省教育厅复杂系统动力学与应用分析重点实验室开展研究，在复杂动态系统的同步控制方面取得系列进展，相关成果论文 Image encryption via sliding mode synchronization of fractional-order quaternion-valued T-S fuzzy neural networks with uncertain parameters 和 Quasi-projective synchronization of fractional-order quaternion fuzzy cellular neural networks with applications to image encryption 分别在模糊系统领域顶级学术期刊 （IEEE Transactions on Fuzzy Systems ）和应用数学与计算领域权威期刊（ Journal of Applied Mathematics and Computing ）发表。

论文 Image encryption via sliding mode synchronization of fractional-order quaternion-valued T-S fuzzy neural networks with uncertain parameters 通讯作者为李周红教授，第一作者为云南财经大学孟晓芳副教授，合作者包括东南大学曹进德院士；论文 Quasi-projective synchronization of fractional-order quaternion fuzzy cellular neural networks with applications to image encryption 第一作者为李周红教授，合作者包括东南大学曹进德院士和云南财经大学孟晓芳副教授等。

该项研究针对参数不确定的分数阶四元数值Takagi-Sugeno模糊神经网络，提出了一种创新的非分解式滑模同步控制方法。通过构建积分型滑模面并设计对应的滑模控制器，结合李雅普诺夫稳定性理论、分数阶系统分析及四元数代数工具，建立了该系统实现同步的严格判据。基于此理论，研究进一步构建了面向彩色图像、基于分数阶四元数混沌动力学的全流程加密框架。仿真验证表明，该加密方案在密钥空间、统计特性、敏感性及抗攻击性方面性能优越，在显著提升安全性与效率的同时，确保了图像解密后的高保真恢复质量。

该研究针对分数阶四元数值模糊细胞神经网络，提出了一种创新的非分解式准投影同步控制方法。通过设计对应的控制器，结合李雅普诺夫稳定性理论、分数阶微分理论及四元数代数工具，建立了该系统实现准投影同步的严格判据。基于此理论，研究进一步构建了面向彩色图像、基于分数阶四元数混沌动力学的全流程加密框架。数值模拟表明，该加密方案在密钥空间、统计特性、敏感性及抗攻击性方面性能优越，显著提升图像加密解密的安全性与效率。

据悉，Journal of Computational and Applied Mathematics由Springer Berlin Heidelberg出版，属中国科学院2区期刊（2025年影响因子为2.7）；IEEE Transactions on Fuzzy Systems 期刊是电气电子工程师学会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，简称IEEE）会刊中人工智能与控制领域的旗舰期刊，长期位居中国科学院1区TOP期刊序列（2025年影响因子11.9），在模糊系统理论与工程应用领域具有重要学术影响力。