一、基本信息
周正華，男，新葡萄8883官網AMG副教授，大數據統計方法及應用專業碩士生導師。2015年6月畢業于上海大學通信與信息工程學院通信與信息系統專業，工學博士。在《Information Science》、《Neural Networks》、《Knowledge-Based Systems》、《Neurocomputing》、《Neural Computing & Applications》、《Computers and Electrical Engineering》、《模式識別和人工智能》、《中國圖象圖形學報》、《高等學校計算數學學報》、《工程圖學學報》等雜志上發表學術論文50余篇.
研究領域：（1）大數據算法與應用:點云數據的3D生成、大規模數據的分布式計算；（2）機器學習和視覺計算：可解釋深度神經網絡的構造、圖像/視頻的超分辨率、視頻跟蹤、目標檢測；（3）醫學圖像處理：圖像分類、磁共振圖像的重建。
主講課程：《數據挖掘》、《大數據探索性分析》、《數字圖像處理》、《數字信號處理》、《高等數學》、《線性代數》、《概率論與數理統計》、《復變函數與積分變換》、《數據分析前言》、《機器學習》、《數學建模》《數學建模與實驗》、《經濟數學模型》。
聯系方式：zzh2023@zufe.edu.cn
二、教育與工作經歷
2010.3-2015.6 上海大學通信與信息系統專業 工學博士
2002.9--2005.4 西北工業大學計算數學專業 理學碩士
1996.9--2000.7 陜西師范大學數學教育專業 理學學士
2023.7—至今，在新葡萄8883官網AMG數據科學與大數據技術系任副教授。
2013.1—2013.8 在澳大利亞斯威本科技大學機械與機器人科學系進行學術訪問。
2006年9—2023.5，在中國計量大學理學院數據科學系任講師、副教授。
2000.8—2006.7．在西安郵電大學應用數理系 任助教、講師。
三、主持、參與課題
[1] 浙江省自然科學基金項目，基于顯著性檢測和深度學習的外周血白細胞分類（編號：LSY19F020001），8萬元， 2019.01-2021.12，主持。
[2] 浙江省教育廳科研項目，點云數據的多尺度稀疏曲面重構（編號：Y201122002），起至時間：2011.10-2013.10， 1.5萬，主持。
[3] 橫向項目，數字場景的AR互動游覽線路軟件開發（編號：2024hx004），2024.01-2024.3，經費：10萬,主持。
[4] 國家自然科學基金面上項目，超分辨率圖像重建：低秩稀疏表示與矩陣恢復非凸正則化方法（編號：61571410），72萬，2016.01-2019.12，排名：2/9.
[5]國家自然科學青年基金，基于線性逆問題理論的正則化學習算法及其應用研究（編號：61101240），28萬元, 2012.01-2014.12，排名：3/6.
[6]國家自然科學基金面上項目，基于稀疏表示的超分辨率重建自適應算法與深度卷積神經網絡方法（編號：61672477）,72萬,2017.01-2020.12,排名：4/9.
[7]國家自然科學基金數學天元基金，關于von Neumann代數交叉積的研究（編號10926118）,2010.01-2010.12，3萬元,排名：3/6.
[8]國家自然科學基金面上項目,基于球調和分析理論的信號稀疏表示與重構算法(編號:61272023),2013.01-2016.12,62萬,排名：6/10.
[9]浙江省自然科學基金,醫學核磁共振圖像重建新方法：專家先驗誘導的深度網絡逼近(編號：LY22F020002), 2022.01-2024.12,10萬元,排名：2/6.
[10]浙江省自然科學基金,距離空間上的神經網絡插值與逼近的研究(編號：Y6110117),8萬元, 2011.1-2012.12,排名：3/6.
[11]浙江省自然科學基金，面向高維數據的稀疏矩陣恢復算法與誤差分析（編號:LY14A010027），6萬,2014.1-2016.12,排名：3/6.
[12]浙江省自然科學基金,圖像重建新方法：深度卷積神經網絡逼近(編號：LY18F020018),10萬元,2018.01-2020.12，排名：3/6.
[13]國家自然科學基金面上項目,3D點云數據模型實時動態變形關鍵技術研究（編號：L61373084），2014.01-2017.12，參加.
[14]國家自然科學基金項目，大規模動態點云數據多尺度交互式實時繪制算法研究（編號：60873130），2009.01-2011.12,參加.
[15]企業合作開發項目,無線智能煙感報警器關鍵技術研發, 50萬元，2022.11-2023.7，排名：2/12
[16]企業合作開發項目（嘉善縣加斯戴克醫療器械有限公司），醫學影像數據處理， 50萬元，2013.09-2014.5，骨干成員.
[17]企業合作開發項目(浙江涵普電力科技有限公司)，電路板元器件的檢測與識別，20萬，2016.11-2018.12,骨干成員.
三、主要論文
[1]張大寶, 趙建偉，周正華. 基于了l1誘導輕量級深度網絡的圖像超分辨率重建, 模式識別與人工智能, 2022, 35(12): 1101-1110.
[2]周正華,一種基于矢量伸縮函數的參數曲面插值變形方法，中國圖形圖象學報，2009, 14(11), 2328-2332.
[3]周正華，萬旺根. 球面上的曲面插值. 高等學校計算數學學報，2010, 32(2), 118-125.
[4]趙建偉, 周正華, 曹飛龍. 一種基于調和隨機權網絡與曲波變換的圖像分類方法. 模式識別與人工智能, 2014, 27(6): 509-516.
[5]Jianwei Zhao, Zhongfan Sun, Zhenghua Zhou(通訊作者), 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）
[6]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)
[7]Zhenghua Zhou. Robust surface reconstruction from highly noisy point clouds using distributed elastic networks, Neural Computing and Applications, 2020,32（18）:14459-14470. (SCI)
[8]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)
[9]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)
[10]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)
[11]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)
[12]Jianwei Zhao, Taoye Huang, Zhenghua Zhou. A Compact Recursive Dense Convolutional Network for image classification, Neurocomputing, 2020, 372:8-16.(SCI)
[13]Jianwei Zhao, Ningning Chen, Zhenghua Zhou(通訊作者). A temporal sparse collaborative appearance model for visual tracking, Multimedia Tools and Applications, 2020, 79(19-20):14103-14125.(SCI).
[14]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)
[15]Jianwei Zhao, YinXia Lu, Zhenghua Zhou(通訊作者). Correlation filters based on temporal regularization and background awareness, Computers and Electrical Engineerin，2020, 86:106757.(SCI)
[16]Jianwei Zhao, Yangxiao Li, Zhenghua Zhou(通訊作者). Learning adaptive spatial-temporal regularized correlation filters，IET Image Processing, 2021;15:1773–1785.(SCI)
[17]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)
[18]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)
[19]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)
[20]Zhenghua Zhou, Jianwei Zhao, Feilong Cao*. Surface reconstruction based on extreme learning machine. Neural Computing and Applications, 2013, 23(2): 283-292. (SCI)
[21]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)
[22]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)
[23]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)
[24]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)
[25] 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)
[26] 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)
[27] 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)
[28] 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)
[29] 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).
四、發明專利
[1]周正華,趙建偉,薛博翔,王庭偉,何靈敏, 一種基于小波變換互關注機制的視頻超分辨率方法, 2023. 2. 28, 發明專利公開號： 202310173457.1
[2]趙建偉,洪濤,周正華,薛博翔,王可, 一種基于雙向多尺度可變形注意力網絡的視頻超分辨率方法, 2023.2.22，發明專利公開號：202310148538.6
[3]趙建偉,王文杰,張大寶,周正華,葉敏超, 一種面向圖像超分辨率的模型驅動的輕量級深度遞歸網絡, 2023.2.22，發明專利公開號：202310148700.4
[4]曹飛龍,劉月華,黃震,楚建軍,趙建偉,周正華,一種白細胞定位和迭代方法，發明專利號：ZL 201610227867.X (已授權)
[5]曹飛龍,懷聽聽,趙建偉,周正華,馮愛明,楚建軍,一種基于隨機森林的白細胞五分類方法，發明專利號：ZL 201510398384.1(已授權)
[6]曹飛龍,馮鑫山,趙建偉,周正華,一種基于字典分解和稀疏表示的魯
棒人臉識別方法，發明專利號: ZL201610744469.5（已授權）
[7]趙建偉,呂永標,曹飛龍,周正華,一種基于卷積網絡特征提取的人臉識別方法，發明專利號：ZL 201610555256.8（已授權）
[8]趙建偉,張敏淑,曹飛龍,周正華,馮愛明,楚建軍,一種基于深度學習的白細胞五分類方法, 發明專利號：ZL 201610563175.2(已授權)
[9]蔡苗苗,楚建軍,曹飛龍,趙建偉,周正華,一種基于直方圖閾值及低秩表示的白細胞細胞核分割方法,2018.12.14,發明專利號：ZL 201510141099.1(已授權)
[10]黃震,孔巢城,曹飛龍,趙建偉,周正華,一種基于邊界的白細胞分割評價標準,發明專利號：2018.09.07, 201510141013.5(已授權)
[11]陸晶,楚建軍,曹飛龍,趙建偉,周正華, 血液白細胞顯微圖像的隨機權網絡分割方法,2018.12.1,發明專利號：ZL 201510066975.9(已授權)
[12]黃震,楚建軍,曹飛龍,趙建偉,周正華,一種基于多特征非線性組合的白細胞分割方法，2018.12.14，發明專利號：ZL201510141209.4 (已授權)
五、獲獎榮譽
[1] 2019年5月17日獲得第七屆全國智能信息處理學術會議最佳論文獎。
[2] 2007.12 榮獲中國計量學院第八屆青年教師講課比賽二等獎。
[3]長期擔任全國大學生數學建模競賽指導老師，指導的參賽隊伍獲得國家二等獎、省級一等獎、二等獎十余項。
