Zhou ZhengHua Master Tutor

周正华，博士，副教授，硕士生导师，中国现场统计研究会大数据统计分会理事，现为浙江财经大学数据科学学院数据科学与大数据技术系主任。目前主要从事人工智能算法及应用、大规模点云数据3D重建、大数据分析建模、边缘计算、机器学习和视觉计算等方面的研究。在《Information Science》、《Neural Networks》、《Knowledge-Based Systems》、《Computers and Electrical Engineering》、《Neurocomputing》、《Neural Computing and Applications》、《工程图学学报》、《高等学校计算数学学报》、《模式识别和人工智能》、《中国图象图形学报》等杂志上发表学术论文50余篇，其中SCI收录26篇。主持浙江省自然科学基金项目一项，参加国家自然科学基金项目7项，省基金项目5项，参加企业研发项目3项。获得国家授权发明专利9项。

【发表的学术论文】

[1]. Jianwei Zhao, Zhongfan Sun, Zhenghua Zhou*(通讯作者), Tingwei Wang, Dabao Zhang, Jian Yang, An interpretable lightweight deep network with lp(0 <p<1) model-driven for single image super-resolution, Neurocomputing, 2024, 580:127521.（SCI二区）

[2]. Zhenghua Zhou, Boxiang Xue, Hai Wang, Jianwei Zhao. Bidirectional multi-scale deformable attention for video super-resolution, Multimedia Tools and Applications, 2024, 83：27809-27830 (SCI)

[3]. Zhenghua Zhou. Robust surface reconstruction from highly noisy point clouds using distributed elastic networks, Neural Computing and Applications, 2020,32（18）:14459-14470. (SCI)

[4]. Jianwei Zhao*, Chenyun Fang, Zhenghua Zhou. Enhanced Image Super-Resolution Using Hierarchical Generative Adversarial Network, International Journal of Computing Science and Mathematics, 2022, 15(3): 243-257(EI)

[5]. Zhongfan Sun, Jianwei Zhao∗, Zhenghua Zhou, Qingqing Gao. L1 model-driven recursive multi-scale denoising network for image super-resolution, Knowledge-Based Systems, 2021,225:107-115.(SCI)

[6]. Zhenghua Zhou,  Yanqing Fu, Jianwei Zhao. An efficient method for surface reconstruction based on local coordinate system transform and partition of unity, Neural Network World, 2020,30(3):161-176.(SCI)

[7]. Jianwei Zhao, Taoye Huang, Zhenghua  Zhou. Hyperspectral image super-resolution using recursive densely convolutional neural network with spatial constraint strategy, Neural Computing and Applications , 2020, 32:14471–14481.(SCI)

[8]. Jianwei Zhao, Taoye Huang, Zhenghua  Zhou. A Compact Recursive Dense Convolutional Network for image classification[J]. Neurocomputing, 2020, 372:8-16.(SCI)

[9]. Jianwei Zhao, Ningning Chen, Zhenghua Zhou*. A temporal sparse collaborative appearance model for visual tracking, Multimedia Tools and Applications, 2020, 79(19-20):14103-14125(SCI).

[10]. Zhenghua Zhou,  Weidong Zhang, Jianwei Zhao. Robust visual tracking using discriminative sparse collaborative map, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2019, 10(11):3201–3212(SCI)

[11]. Jianwei Zhao, YinXia Lu , Zhenghua Zhou*. Correlation filters based on temporal regularization and background awareness, Computers and Electrical Engineerin, 2020, 86:106757.(SCI)

[12]. Jianwei Zhao, Yangxiao Li, Zhenghua Zhou*. Learning adaptive spatial-temporal regularized correlation filters，IET Image Processing， 2021;15:1773–1785.(SCI)

[13]. Jianwei Zhao, Chen Chen, Zhenghua Zhou, Feilong Cao. Single Image Super-Resolution Based on  Adaptive Convolutional Sparse Coding and Convolutional Neural Networks. Journal of Visual Communication and Image Representation, 2019, 58: 651-661.（SCI）

[14]. Zhenghua Zhou, Jianwei Zhao, Feilong Cao*. A novel approach for fault diagnosis of induction motor with invariant character vectors. Information Sciences. 2014, 281(1): 496-506 (SCI)

[15]. Zhenghua Zhou, Jianwei Zhao, Feilong Cao*. Diagnosis of fatigue crack growth with recursive random weight networks. Computers and Electrical Engineering, 2014, 40: 2227-2235. (SCI)

[16]. Zhenghua Zhou, Jianwei Zhao, Feilong Cao*. Surface reconstruction based on extreme learning machine. Neural Computing and Applications, 2013, 23(2): 283-292. (SCI)

[17]. Zhenghua Zhou, Wanggen Wan, Xueli Zhou. Hypersurafce reconstruction on the sphere based on RPRWNN. Journal of Computational Information Systems, 2015,11(4)：1303~1311（EI）

[18]. 周正华，万旺根. 球面上的曲面插值. 高等学校计算数学学报，2010, 32(2),  118-125

[19]. Jianwei Zhao, Heping Hu, Zhenghua Zhou, Feilong Cao. Super-resolution Reconstruction: Using Nonlocal Structure Similarity and Edge Sharpness Dictionary. IET Image Processing, 2017, 11(12): 1254-1264. (SCI)

[20]. Jianwei Zhao, Yongbiao Lv, Zhenghua Zhou, Feilong Cao*. A novel deep learning algorithm for incomplete face recognition: low-rank recovery network. Neural Networks, 2017, 94: 115-124. (SCI)

[21]. Jianwei Zhao, Minshu Zhang, Zhenghua Zhou, Feilong Cao*. Automatic detection and classification of Leucocytes using convolutional neural networks. Medical & Biological Engineering & Computing, 2017, 55(8):1287-1301. (SCI)

[22]. Feilong Cao, Jiaying Chen, Hailiang Ye, Jianwei Zhao, Zhenghua Zhou. Recovering low-rank and sparse matrix based on the truncated nuclear norm. Neural Networks, 2017, 85:10-20. (SCI)

[23]. Feilong Cao, Miaomiao Cai, Jianjun, Chu, Jianwei Zhao, Zhenghua Zhou. A novel segmentation algorithm for nucleus in white blood cells based on low-rank representation.  Neural Computing & Application, 2017, 28: 503-511 (SCI)

[24]. Feilong Cao, Heping Hu, Jing Lu, Jianwei Zhao, Zhenghua Zhou, Jiao Wu. Pose and illumination variable face recognition via sparse representation and illumination dictionary. Knowledge-Based Systems, 2016, 107: 117-128(SCI)

[25]. Wanggen Wan, Zhenghua Zhou, Jianwei Zhao, Feilong Cao*. A novel face recognition method: Using random weight networks and quasi-singular value decomposition. Neurocomputing, 2015, 151: 1180-1186. (SCI)

[26]. Jianwei Zhao, Zhenghua Zhou, Feilong Cao. Human face recognition based on ensemble of polyharmonic extreme learning machine. Neural Computing & Applications, 2014, 24: 1317-1326.(SCI)

[27]. Linsen Xie, Yi Yang , Zhenghua Zhou , Jinchuan Zheng , Mengqiu Tao, Zhihong Man(*). Dynamic neural modeling of fatigue crack growth process in ductile alloys. Information Sciences, 2016, 167-183 (SCI).

[28]. 王庭伟，赵建伟，周正华. 基于轻量级对称CNN-Transformer的图像超分辨率重建方法, 模式识别与人工智能，2024,37(7):626-637.

[29]. 张大宝, 赵建伟，周正华. 基于l1诱导轻量级深度网络的图像超分辨率重建, 模式识别与人工智能, 2022, 35(12): 1101-1110.

[30]. 李养晓，卫福源，周正华，赵建伟. 基于加速自适应时空背景感知相关滤波的目标追踪算法，模式识别与人工智能, 2022, 35(1): 82-91.

[31]. 高青青，赵建伟，周正华. 基于递归多尺度卷积网络的图像超分辨率重建，模式识别与人工智，2020, 33(11): 972-980.

[32]. 赵建伟, 周正华, 曹飞龙. 一种基于调和随机权网络与曲波变换的图像分类方法. 模式识别与人工智能, 2014, 27(6): 509-516.

[33]. 张伟东，赵建伟，周正华，曹飞龙. 基于特征选择与时间一致性稀疏外观模型的目标追踪算法，模式识别与人工智能, 2018,31(3):245-255.

[34]. 周正华. 一种基于矢量伸缩函数的参数曲面插值变形方法，中国图形图象学报，2009, 14(11), 2328-2332.

【主持及参加的项目】

 A. 主持的科研项目

1. 浙江省自然科学基金数理医学会联合基金项目，项目名称：基于显著性检测和深度学习的外周血白细胞分类，项目编号：LSY19F020001，经费：8万元，起止时间：2019.1-2021.12。排名：1/6.

2. 浙江省教育厅科研项目，项目名称：点云数据的多尺度稀疏曲面重构，编号：Y201122002，起至时间：2011.10-2013.10，经费：1.5万. 排名：1/4.

3. 横向项目，项目名称：数字场景的AR互动游览线路软件开发，编号：2024hx004，起至时间：2024.1-2024.3，经费：10万。

4. 浙江财经大学2024年度浙江省一流学科A类（统计学）重点项目，面向磁共振图像超分辨率重建的可解释深度网络的构建， 起至时间：2025.1-2026.3，经费：3万元，排名：1/5

B. 参与的项目

1.浙江省自然科学基金，项目名称：医学核磁共振图像重建新方法：专家先验诱导的深度网络逼近，项目编号：LY22F020002，起止时间：2022.1-2024.12， 10万元，排名：2/6.

2.国家自然科学基金数学天元基金，项目名称：关于von Neumann代数交叉积的研究, 项目编号：10926118，项目起止时间： 2010.1-2010.12，3万元， 排名：3/6.

3.国家自然科学基金面上项目，项目名称:基于球调和分析理论的信号稀疏表示与重构算法, 项目编号: 61272023，项目起止时间：2013.1-2016.12，62万, 排名：6/10.

4.国家自然科学青年基金，项目名称：基于线性逆问题理论的正则化学习算法及其应用研究，项目编号：61101240，28万元, 项目起止时间：2012.1-2014.12，排名：3/6.

5.国家自然科学基金面上项目，项目名称：超分辨率图像重建：低秩稀疏表示与矩阵恢复非凸正则化方法，项目编号：61571410，72万，项目起止时间： 2016.1-2019.12，排名：2/9.

6.国家自然科学基金面上项目，基于稀疏表示的超分辨率重建自适应算法与深度卷积神经网络方法，项目编号：61672477，72万, 项目起止时间：2017/01-2020/12, 排名：4/9.

7.浙江省自然科学基金,项目名称：距离空间上的神经网络插值与逼近的研究,项目编号：Y6110117,  8万元 , 项目起止时间：2011.1-2012.12，排名：3/6.

8.浙江省自然科学基金，面向高维数据的稀疏矩阵恢复算法与误差分析, 项目编号：LY14A010027, 6万，项目起止时间：2014.1-2016.12，排名：3/6.

9.浙江省自然科学基金-一般项目，图像重建新方法：深度卷积神经网络逼近，LY18F020018, 10万元，项目起止时间：2018.01-2020.12，排名：3/6.

10.浙江省自然科学基金，项目名称：静息态fMRI数据盲源分析及信号分解算法研究，编号：Q12A010093，5万,  项目起止时间：2012.1.1-2014.12.31，排名：5/7.

11.浙江省自然科学基金，项目名称：关于测量值的稀疏信号恢复条件研究，编号：LQ15A010005，5万, 项目起止时间：2015.1.1-2017.12.31，排名：4/7.

12.企业合作开发项目(浙江龙天工程技术服务有限公司), 项目名称：无线智能烟感报警器关键技术研发, 50万元，项目起止时间：2022.11-2023.7，排名：2/12

13.企业合作开发项目（嘉善县加斯戴克医疗器械有限公司），项目名称：医学影像数据处理， 50万元，项目起止时间：2013.9-2014.5，主要负责人.

14.企业合作开发项目(浙江涵普电力科技有限公司)，项目名称：电路板元器件的检测与识别，20万，2016.11-2018.12,主要成员.

15.国家 863 项目，项目名称：高维海量数据实时三维交互式显示关键技术研究，项目编号：2007AA01Z319，参加.

16.国家自然科学基金面上项目，项目名称：3D点云数据模型实时动态变形关键技术研究, 项目编号：61373084，2014.1-2017.12，参加.

17.国家自然科学基金项目，项目名称：大规模动态点云数据多尺度交互式实时绘制算法研究，项目编号：60873130，2009.01-2011.12，参加.

18.陕西省自然科学研究计划项目, 项目名称：流形上的几何造型理论与应用研究，项目编号：2004A12，1万元, 项目起止时间：2004.1-2005.12，参加

19.陕西省教育厅科研计划项目, 项目名称：基于曲线曲面上几何设计新方法研究，项目编号05JK289，2万元, 项目起止时间：2005.1-2006.12.

20. 浙江省自然科学基金, 项目名称：细分曲面构造、离散及光滑性, 项目编号：Y607034, 6万元, 参加.

21.教育部人文社会科学研究-规划基金项，项目名称：隐私计算中算法设计与通信的有效性研究，项目编号：23YJA910007, 参加，排名：3/4

22. 浙江省哲学社会科学规划课题-重大课题，项目名称：利用遥感和深度学习预测城乡经济发展水平，项目编号：23SYS12ZD，参加，排名：3/5

【发明专利】

1. 曹飞龙，刘月华，黄震，楚建军，赵建伟，周正华，一种白细胞定位和迭代方法，发明专利号：ZL 201610227867.X  (已授权)

2. 曹飞龙，怀听听，赵建伟，周正华，冯爱明，楚建军，一种基于随机森林的白细胞五分类方法，发明专利号：ZL 201510398384.1(已授权)

3. 曹飞龙，冯鑫山，赵建伟，周正华，一种基于字典分解和稀疏表示的鲁棒人脸识别方法，发明专利号: ZL201610744469.5（已授权）

4.  赵建伟，吕永标，曹飞龙，周正华, 一种基于卷积网络特征提取的人脸识别方法，发明专利号：ZL 201610555256.8（已授权）

5.  赵建伟，张敏淑，曹飞龙，周正华，冯爱明，楚建军,一种基于深度学习的白细胞五分类方法, 发明专利号：ZL 201610563175.2(已授权)

6.   蔡苗苗,楚建军,曹飞龙,赵建伟,周正华,一种基于直方图阈值及低秩表示的白细胞细胞核分割方法，2018.12.14，发明专利号：ZL 201510141099.1(已授权)

7. 黄震,孔巢城,曹飞龙,赵建伟,周正华,一种基于边界的白细胞分割评价标准，发明专利号： 2018.09.07，201510141013.5(已授权)

8. 陆晶,楚建军,曹飞龙,赵建伟,周正华, 血液白细胞显微图像的随机权网络分割方法，2018.12.1，发明专利号：ZL 201510066975.9(已授权)

9. 黄震,楚建军,曹飞龙,赵建伟,周正华，一种基于多特征非线性组合的白细胞分割方法，2018.12.14，发明专利号：ZL201510141209.4 (已授权)

10. 周正华, 赵建伟, 薛博翔, 王庭伟, 何灵敏, 一种基于小波变换互关注机制的视频超分辨率方法, 2023. 2. 28, 发明专利号： 202310173457.1（已公开）

11. 赵建伟, 洪涛, 周正华, 薛博翔, 王可, 一种基于双向多尺度可变形注意力网络的视频超分辨率方法, 2023.2.22，发明专利号：202310148538.6（已公开）

12. 赵建伟,王文杰,张大宝,周正华,叶敏超, 一种面向图像超分辨率的模型驱动的轻量级深度递归网络, 2023.2.22，发明专利号：202310148700.4（已公开）