张维强
  • 教育程度:博士及以上

  • 职称:副教授

  • 电话:26538997

  • 邮箱:wqzhang@szu.edu.cn

  • 地址:科技楼438

教程程度 博士及以上 职称 副教授
电话 26538997 邮箱 wqzhang@szu.edu.cn
地址 科技楼438 教育经历 2002.3-2006.2 西安电子科技大学 博士
1998.8-2001.3 西安电子科技大学 硕士
1994.9-1998.7 聊城师范学院(现聊城大学) 学士
工作经历 2009.12-今 深圳大学数学与统计学院 副教授
2006.7-2009.11 深圳大学数学与统计学院 讲师
研究领域 智能计算、信息处理理论及其应用
获得荣誉 教学课程 线性代数,概率论与数理统计,工程数学等
科研成果 <p>
[1] Li M , &nbsp;Zhang W , &nbsp;Xiao M , et al. Image Decomposition and Completion Using Relative Total Variation and Schatten Quasi-Norm Regularization[J]. Neurocomputing, 2020.(通讯作者) &nbsp;<br>[2]Min Li, Yao Zhang, Mingqing Xiao, Chen Xu, Weiqiang Zhang. On Schatten-q quasi-norm induced matrix decomposition model for salient object detection. Pattern Recognition Volume 96, December 2019, 106975. &nbsp; <br>[3]Li M , &nbsp;Zhang Y , &nbsp;Xiao M , et al. Unsupervised Learning for Salient Object Detection via Minimization of Bilinear Factor Matrix Norm[J]. IEEE transactions on neural networks and learning systems, 2021, 3105276. &nbsp;[4]Speckle Noise Removal by Energy Models with New Regularization Setting. Journal of Function Spaces, 2020, 3936975. &nbsp;<br>[4]Chen, Bo; Zou, Jinbin; Zhang, Weiqiang. Speckle Noise Removal by Energy Models with New Regularization Setting. Journal of Function Spaces, :2020, 3936975.(通讯作者) &nbsp;<br>[5]张维强,冯纪强,宋国乡. 数值泛函及其应用. 北京: 科学出版社,2021.3.<br><br></p>
科研项目 [1]国家自然科学基金面上项目,多视角聚类关键科学问题及其 在图像分割中的应用,2020.1-2023.12,59万(第三)<br>[2]国家自然科学基金面上项目,杂乱环境下显著性目标检测建 模与算法研究,2021.1-2024.12,57万(第二)<br>

个人简介

张维强,男,1977年2月26日生,博士,深圳大学数学与统计学院副教授,硕士研究生导师,中国工业与应用数学学会会员,主要从事于智能计算、信息处理理论及其应用的科研与教学工作。作为主要研究人员参与国家自然科学基金、863项目子项、国防预研基金、广东省自然科学基金等科研项目10余项。在Pattern Recognition等国内外期刊及学术会议上发表学术论文30 余篇,出版专著3部。

教育经历

  • 2002.3-2006.2 西安电子科技大学 博士 1998.8-2001.3 西安电子科技大学 硕士 1994.9-1998.7 聊城师范学院(现聊城大学) 学士

工作经历

  • 2009.12-今 深圳大学数学与统计学院 副教授 2006.7-2009.11 深圳大学数学与统计学院 讲师

研究领域

  • 智能计算、信息处理理论及其应用

获得荣誉

教学课程

  • 线性代数,概率论与数理统计,工程数学等

科研成果

  • [1] Li M ,  Zhang W ,  Xiao M , et al. Image Decomposition and Completion Using Relative Total Variation and Schatten Quasi-Norm Regularization[J]. Neurocomputing, 2020.(通讯作者)  
    [2]Min Li, Yao Zhang, Mingqing Xiao, Chen Xu, Weiqiang Zhang. On Schatten-q quasi-norm induced matrix decomposition model for salient object detection. Pattern Recognition Volume 96, December 2019, 106975.  
    [3]Li M ,  Zhang Y ,  Xiao M , et al. Unsupervised Learning for Salient Object Detection via Minimization of Bilinear Factor Matrix Norm[J]. IEEE transactions on neural networks and learning systems, 2021, 3105276.  [4]Speckle Noise Removal by Energy Models with New Regularization Setting. Journal of Function Spaces, 2020, 3936975.  
    [4]Chen, Bo; Zou, Jinbin; Zhang, Weiqiang. Speckle Noise Removal by Energy Models with New Regularization Setting. Journal of Function Spaces, :2020, 3936975.(通讯作者)  
    [5]张维强,冯纪强,宋国乡. 数值泛函及其应用. 北京: 科学出版社,2021.3.

科研项目

  • [1]国家自然科学基金面上项目,多视角聚类关键科学问题及其 在图像分割中的应用,2020.1-2023.12,59万(第三)
    [2]国家自然科学基金面上项目,杂乱环境下显著性目标检测建 模与算法研究,2021.1-2024.12,57万(第二)