周正华
sex
1
title
副教授
department
理学院
college

college2

degree
博士
recruit":0,"firstDiscipline1
数学
secondaryDiscipline1

firstDiscipline2

secondaryDiscipline2

executive

officePhone
**
mobilePhone
**
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zzhzjw2003@163.com
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格致中楼506
individualResume
周正华，博士，副教授，硕士生导师，2005年硕士毕业于西北工业大学计算数学专业，2015年博士毕业于上海大学通信与信息系统专业，2013年在澳大利亚斯威本科技大学访问6个月。现为中国计量大学理学院信息与计算科学系教师。目前主要从事机器学习、医学图像处理、模式识别、识别跟踪、计算几何等方面的研究。在《Information Science》、《Neural Networks》、《Knowledge-Based Systems》、《Computers and Electrical Engineering》、《Neurocomputing》、《Neural Computing and Applications》、《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30余篇，其中SCI收录15篇，EI收录10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2项。
researchTopic
1. 主持浙江省自然科学基金项目，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，起止时间：2019.1-2021.12\r2.参加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：**，项目起始时间： 2016.1-2019.12 \r3.参加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：**，项目起始时间：2017/01-2020/12；\r4.参加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, 项目起始时间：2018.01-2020.12。
awards
获得2019年第七届全国智能信息处理学术会议最佳论文奖
researchProject
\r1.国家自然科学基金数学天元基金，项目起始时间：2009.1-2009.12.项目名称：关于von Neumann代数交叉积的研究, 项目编号：**，项目起始时间： 2010.1-2010.12，3万元， 排名：3/6。\r2.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: **，62万, 项目起始时间：2012.10.9-2016.12.31 ，62万, 排名：5/9.\r3.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：**，28万元, 项目起始时间： 2012.1-2014.12，排名：3/6。\r4.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：**，72万，项目起始时间： 2016.1-2019.12 ， 排名： 2/9.\r5.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：**，72万, 项目起始时间：2017/01-2020/12, 排名4/9\r6.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：Y**, 8万元 , 项目起始时间：2011.1-2012.12，排名：3/6\r7.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，项目起始时间：2014.1-2016.12，排名：3/6\r8.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，项目起始时间：2018.01-2020.12，排名：3/6。\r9.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 \r 号：LQ15A010005，5万, 项目起始时间：2015.1.1-2017.12.31，排名：4/7.\r10.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, 项目起始时间：2012.1.1-2014.12.31，排名：5/7.\r11.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，项目起始时间：2013.9-2014.5，主要负责人。\r12.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，主要成员。\r13.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。\r14.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：**，参加。\r15.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：**，参加。\r16.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。\r17.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。\r
publications
1.Zhenghua Zhou , Robust surface reconstruction from highly noisy point clouds using distributed elastic networks, Neural Computing and Applications,2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-019-04409-0(SCI)\r2.Zhenghua Zhou, Weidong Zhang, Jianwei Zhao, Robust visual tracking using discriminative sparse collaborative map, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2019, 10:3201–3212(SCI)\r3.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.\r4.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: AN1AR, IF：3.893)\r5.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: AU6OL, IF: 0.992)\r6.Zhenghua Zhou(#), Jianwei Zhao, Feilong Cao(*), Surface reconstruction based on extreme learning machine. Neural Computing and Applications, 2013, 23(2): 283-292. (SCI: 187SM, IF: 1.763)\r7.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检索号：20**2）\r8.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\r9.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, IF:1.304) \r10.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: FH2MK)\r11.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：FD1PX)\r12.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: EF3VA)\r13.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: FP0TK)\r14.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, IF:3.058)\r15.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:AY7QG, IF:2.005)\r16.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: AE8LE, IF: 1.763)\r17.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: DQ1OD, IF: 3.364)\r18.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\r19.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.\r20.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.\r\r授权专利：\r1.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，授权专利号：ZL 7.X \r2.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，授权专利号：ZL 4.1\r3.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，授权专利号: ZL9.5\r4.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，授权专利号：ZL 6.8\r5.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, 授权专利号：ZL 5.2\r6.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，授权专利号：ZL 9.\r7.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，授权专利号： 2018.09.07，3.5\r8.陆晶、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，授权专利号：ZL 5.9 \r9.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，授权专利号：ZL9.4\r\r\r
others
：
correlation
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图像的超分辨率重建
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机器学习
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视频跟踪
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大规模点云数据的分析