张枫  Zhang Feng   基本信息   姓名：张枫 籍贯：四川仪陇 民族：汉族 职称：副研究员 所在部门（教研室）：优化与大数据教研室 办公室（电话）： 数学与统计学院818 电子邮件：zfmath@swu.edu.cn

教育背景

2017.09-2020.12，西南大学，统计学专业，博士

2014.09-2017.06，西南大学，统计学专业，硕士

2010.09-2014.07，内蒙古师范大学，信息与计算科学专业，学士

工作经历

2024.06-至今 西南大学，数学与统计学院，副研究员，硕士生导师

2023.06-2024.06 西南大学，数学与统计学院，“含弘”博士后青年教师，副研究员

2021.01-2023.06 西南大学，数学与统计学院，“含弘”博士后青年教师，特聘副研究员

 

研究领域

压缩感知；稀疏建模；张量计算；图像处理；机器学习

主讲课程

暂无

学术兼职

1. 2024年-至今 重庆市系统工程学会副秘书长

2. 2022年-至今 重庆市工业与应用数学学会理事

3. 2022年-至今 重庆市运筹学会理事

4. 2021年-至今 美国《Mathematical Reviews》评论员

5. 2021年-至今《Frontiers in Signal Processing》评审编辑

6. 担任《IEEE Transactions on Image Processing》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 》、《Inverse Problems》、《Pattern Recognition》、《Information Sciences》、《Knowledge-Based Systems》、《Journal of Computational and Applied Mathematics》、《Science China-Information Sciences》、《Applied Mathematical Modelling》、《Signal Processing》等知名SCI期刊特邀审稿人

 

代表性项目

[1] 国家重点研发计划子课题，2023YFA1008500，高密度集成电子电路部件缺陷视觉检测的数学方法与智能系统，2023.12-2028.11，48万元，主持

[2] 国家自然科学基金青年项目，12101512，嵌入子空间先验的低管秩张量恢复理论与方法，2022.01-2024.12，30万元，主持

[3] 中国博士后科学基金项目，2021M692681，基于张量因子分解的鲁棒低管秩张量恢复理论与方法，2021.06-2024.02，8万元，结题，主持

[4] 重庆市博士后科学基金项目，cstc2021jcyj-bshX0155，鲁棒低管秩张量补全的非凸正则化理论与方法研究, 2021.10-2023.09，10万元，结题，主持

[5] 中央高校基本科研业务费专项，SWU120078，低Q秩张量精确恢复的广义非凸理论与方法研究，2021.06-2024.05，10万元，主持

[6] 重庆市研究生科研创新项目，CYB19083，基于非凸优化的高阶张量复杂数据的低秩表示研究，2019.06-2020.06，1万元，结题，主持

代表性论文

（*表示通讯作者）

[1] Zhang F., Wang J., Wang W., Xu C., Low-tubal-rank plus sparse tensor recovery with prior subspace information. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021, 43(10): 3492-3507. (中科院SCI一区TOP，IF₂₀₂₃=20.8，ESI高被引论文)

[2] Zhang F., Yang L., Wang J., Luo X., Randomized sampling techniques based low-tubal-rank plus sparse tensor recovery. Knowledge-Based Systems, 2023, 261:110198. (中科院SCI一区TOP，IF₂₀₂₃=7.2)

[3] Zhang F., Wang W., Hou J., Wang J., Huang J., Tensor restricted isometry property analysis for a large class of random measurement ensembles. Science China-Information Sciences, 2021, 64(1): 119101. (中科院SCI二区，IF₂₀₂₃=7.3)

[4] Zhang F., Wang H., Qin W., Zhao X., Wang J., Generalized nonconvex regularization for tensor RPCA and its applications in visual inpainting. Applied Intelligence, 2023, 53: 23124-23146. (中科院SCI二区，IF₂₀₂₃=3.4)

[5] Zhang F., Wang W., Huang J., Wang J., Wang Y., RIP-based performance guarantee for low-tubal-rank tensor recovery. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2020, 374: 112767. (中科院SCI二区TOP，IF₂₀₂₃=2.1)

[6] Zhang F., Hou J., Wang J., Wang W., Uniqueness guarantee of solutions of tensor tubal-rank minimization problem. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27: 540-544. (中科院SCI二区，IF₂₀₂₃=3.2)

[7] Wang J., Zhang F.*, Huang J., Wang W., Yuan C., A nonconvex penalty function with integral convolution approximation for compressed sensing. Signal Processing, 2019, 158: 116-128. (中科院SCI二区，IF₂₀₂₃=3.4)

[8] Huang J., Zhang F.*, Jia J., A new sufficient condition for nonconvex sparse recovery via weighted ℓr-ℓ1 minimization. IEEE Signal Processing Letters, 2022, 29: 1555-1558. (中科院SCI二区，IF₂₀₂₃=3.2)

[9] Huang J., Zhang F.*, Liu X., Wang J., Jia J., Wang R., Stable recovery of sparse signals with non-convex weighted r-norm minus 1-norm. Journal of Computational Mathematics, 2023, DOI: 10.4208/jcm.2307-m2022-0225. (中科院SCI四区，《中国科技期刊卓越行动计划入选项目》重点期刊类科技期刊，IF₂₀₂₃=0.9)

[10] Liu C., Zhang F.*, Qiu W., Li C., Leng Z., A perturbation analysis based on group sparse representation with orthogonal matching pursuit. Journal of Inverse and Ill-posed Problems, 2021, 29 (5): 653-674. (中科院SCI四区，IF₂₀₂₃=0.9)

[11] 张枫, 王建军, 基于冗余紧框架的/极小化块稀疏压缩感知.纯粹数学与应用数学, 2019, 35(2): 138-150. (中国数学会数学类T3期刊)

代表性获奖

[1] 首届川渝科技学术大会优秀论文 (1/4)，三等奖，2020年12月

[2] 第三届川渝科学技术大会优秀论文 (2/6)，三等奖，2022年11月

[3] 西南大学优秀博士学位论文，2021年6月

招生信息

欢迎具有良好数学基础和编程基础，有志于从事数据科学、机器学习与人工智能领域研究的本科生加入团队以及报考统计学专业硕士研究生（学硕）和应用统计专业硕士研究生（专硕）。请有意向的同学提前通过邮件发送简历联系。