协同感知与先进计算技术研究所
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张 俊

2019年10月08日 09:37  点击:[]

 

张俊,男,博士,副教授,硕士生导师。19858月生,汉族,中共党员。现为南昌工程学院教师,美国工业与应用数学学会(SIAM)会员、江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室骨干成员。2017年获国家公派出国留学面上项目资助,作为访问学者访问美国德克萨斯大学一年(2017.10-2018.10)。曾获江西省高等学校师资培训中心授予的高校教师岗前培训优秀教师和南昌工程学院优秀教师等荣誉称号。

主要研究方向为图像复原、图像分割、数值优化和偏微分方程数值解。主讲本科生课程《线性代数》、《计算方法》、《数值分析》、《微分方程数值解》,研究生课程《数值分析》。

5年主持和参与省级以上科研项目13(其中主持完成国家自然科学基金和江西省教育厅科技项目一般项目各1),科研经费近200万元,发表学术论文近20篇,其中8篇被SCI收录(11篇,22篇),1篇被EI收录。

一、基本信息 

 

                  296F8

 

张俊

 

 

湖北武汉

政治面貌

中共党员

出生年月

19858

 

计算数学

学历/学位

研究生/博士

职称/职务

副教授

E-mail

junzhang0805@126.com

联系电话

15279192369

二、学习、工作经历

2013.07-现今 南昌工程学院理学院,讲师、副教授

2019.03-现今 湖南大学电气与信息工程学院,博士后

2019.052019.07 南开大学陈省身数学研究所,访问学者

2017.102018.10 The University of Texas at Dallas(美国),访问学者

2015.082015.09 中国科学院深圳先进技术研究院,工程和科学计算实验室,访问学者

2009.092013.06湖南大学数学与计量经济学院计算数学专业博士研究生毕业,理学博士

2007.092009.06 湖南大学数学与计量经济学院应用数学专业硕士研究生毕业,理学硕士

2003.092007.07湖州师范学院理学院数学与应用数学专业本科生毕业,理学学士

三、主持和参与的科研项目

2016/01-2016/12国家自然科学基金数学天元基金项目高阶图像去噪模型的快速数值算法研究,负责人 (已结题)

2017/01-2018/12江西省教育厅科技项目图像分割与去噪问题的新模型及快速算法研究,负责人 (已结题)

2019/01-2021/12江西省自然科学基金青年基金项目基于曲率正则化的非凸高阶图像复原和分割问题研究,负责人

2019/01-2022/12国家自然科学基金地区科学基金项目非负张量分解模型驱动的深度学习高光谱盲解混,排名第2

2015/01-2015/12国家自然科学基金数学天元基金项目非局部扩散方程(组)解的渐进行为,排名第2 (已结题)

2014/01-2015/12江西省自然科学基金青年基金项目非局部扩散方程奇性解的渐近分析,排名第2 (已结题)

四、主要论文论著

[1]   Mujibur R Chowdhury, Jun Zhang, Jing Qin, Yifei Lou. Poisson image denoising based on fractional-order total variation[J]. Inverse Problems and Imaging, 2019, accepted for publication. (SCI)

[2]   Jun Zhang, Yu-Fei Yang. Nonlinear multigrid method for solving the LLT model[J]. Applied Mathematics and Computation, 2013, 219(10): 4964-4976. (SCI,2)

[3]   Jun Zhang, Yu-Fei Yang. Nonlinear multigrid method for solving the anisotropic image denoising models[J]. Numerical Algorithms, 2013, 63(2): 291-315. (SCI,2)

[4]   Jun Zhang, Rongliang Chen, Chengzhi Deng, et al. Fast linearized augmented Lagrangian method for Euler's elastica model[J]. Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications, 2017, 10(1): 98-115. (SCI)

[5]   Jun Zhang, Chengzhi Deng, Yuying Shi, et al. A fast linearised augmented Lagrangian method for a mean curvature based model[J]. East Asian Journal on Applied Mathematics, 2018, 8: 463-476. (SCI)

[6]   Jun Zhang, Mingxi Ma, Zhaoming Wu, Chengzhi Deng. High-order total bounded variation model and its fast algorithm for Poissonian image restoration. Mathematical Problems in Engineering, 2019, 2019: 1-11. (SCI)

[7]   Zhi-Feng Pang, Jiyun Fan, Jun Zhang. Semisupervised data classification via the Mumford–Shah–Potts-type model[J]. Applied Mathematical Modelling, 2017, 50: 161-176. (SCI,1)

[8]   Tingting Wu, David Z. W. Wang, Zhengmeng Jin, Jun Zhang. Solving constrained TV2L1-L2 MRI signal reconstruction via an efficient alternating direction method of multipliers[J]. Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications, 2017, 10(4): 895-912. (SCI)

[9]   张俊, 顾广泽, 杨余飞. 基于改进的Chambolle对偶迭代的图像分割方法[J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2013, 40(5): 99-102. (EI)

 

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