2023年5月，我校机械工程学院尹宗明博士的研究成果“Delay-Derivative/Distribution Dependent Stability and Stabilization Criteria for T-S Fuzzy Systems With Random Time-Varying Delay”作为长文（Regular paper）被人工智能与模糊系统领域顶级期刊《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》发表。
尹宗明博士为第一作者，金沙js3833为第一完成单位，姜偕富教授为论文通讯作者，杭州电子科技大学为第二完成单位。论文研究工作得到了国家自然科学基金（61673148）和贵州省青年科技人才成长项目（黔教合KYzi[2022]125，[2022]134）支持。
《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》期刊当前影响因子为11.9，致力于发表模糊数学、控制领域具有重要理论意义和应用价值的研究成果。发表论文内容涉及数学、智能计算、工程应用等交叉领域，是模糊数学、控制领域的国际顶级期刊。该期刊每年发表论文200篇左右，影响因子位列所有IEEE Transactions系列期刊的前三位，为SCI检索库工程技术类1区Top期刊，也是JCR影响因子前3%的ESI期刊。
论文针对具有随机状态时延的非线性系统稳定和镇定问题，引入T-S模糊模型处理系统的非线性特征，充分考虑系统时变延迟的随机特性，将原始系统等价地转换成时延随机变量相关的新系统模型，借鉴常延迟分解的方法，通过构造一个简单的李雅普诺夫泛函，经过严格的数学推导，提出了新的延迟-导数/分布相关的系统稳定和镇定条件。论文的创新点如下：
（1）构建了一个简单实用的李雅普诺夫泛函，基于该泛函，提出了新的系统稳定和镇定条件。所得条件与最新相关研究结果相比较，极大地增强了系统的可行域范围。
（2）现有研究具有随机状态延迟系统的方法都不能有效利用延迟函数导数信息，以便提出更优的稳定和镇定条件。论文经过严格的数学推导，首次将这类系统中随机时延函数的导数信息应用到了新的稳定和镇定条件中，因此进一步增强了系统的可行域范围。
（3）针对系统随机时变时延问题，论文首次提出了一种类似于常时延分解的方法（该方法研究具有常时延的系统分析与综合问题非常有效），对推动具有随机时变时延的系统理论研究和工程应用起到了积极的作用。
