邹长忠
 
基本信息
职称 副教授
职务 硕士生导师
主讲课程 计算机组成原理、离散数学、信号估计理论
研究方向 机器学习、深度神经网络、图像处理、优化理论
办公室 数计学院4号楼224
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个人简介

    邹长忠,男,1978.10, 博士,副教授,硕士生导师,中国计算机学会会员,中国自动化学会会员。目前主要从事机器学习、深度神经网络、贝叶斯优化方法等理论研究及在图像、语音处理领域的应用研究。具体研究内容包括深度神经网络,尤其是深度卷积神经网络的网络结构研究;基于卷积神经网络的遥感图像问题研究:遥感图像超分辨方法研究、遥感图像分类研究、遥感图像光谱解混等;基于深度学习的歌声合成方法研究;基于稀疏表示和贝叶斯优化方法及其在图像问题处理上研究。近年来,主持多项自然科学基金项目:省自然科学基金项目、省教育厅重点基金项目、教育厅一般项目等,并且作为主要成员参与众多国家、省级自然科学基金项目。目前已在IEEE journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,IEEE Geosciences and Remote Sensing Letters,Signal Processing: Image Communication,IEEE International Conference on Image Processing(ICIP) 等国内外权威学术期刊和会议上发表十几篇论文,分别被SCI、EI收录。担任IEEE Trans. Image Processing,IEEE Trans. Neural Network and Learning System等国际顶级期刊的审稿专家。

招生信息:

     学生实验室位于学院4号楼410,实验室环境良好,配置高性能计算机和大型服务器。目前指导的在读学术和专业型研究生共8人。主要招收学术和专业型硕士生,也招收大三、大四优秀本科生作为实验室助研。要求学生基础知识扎实,动手能力强,能吃苦耐劳。感兴趣同学可以邮件联系。

主持的项目:
  • 福建省教育厅基金项目(Jk类,重点项目),基于光谱解混及稀疏表示的高光谱图像超分辨研究,2017.6-2020.6.
  • 福建省自然科学面上基金项目,受噪声干扰的高光谱图像超分辨方法研究,2018.4-2021.4. 
  • 福建省自然科学基金面上项目,基于信号融合模式有向传感器网络覆盖连通性研究 (2013J01229 ),2013.1-2016.12.
  • 福建省教育厅基金项目,基于变分贝叶斯稀疏学习的图像超分辨 (JA15078),2015.6-2017.6.
  • 福建省教育厅基金项目,无线传感器网络数据融合技术及安全性研究 (JB09007),2009.1-2011.1.
  • 校科技发展项目,关联规则挖掘及其在无线传感器网络中应用 (2008-XY-15),2008.1-2010.1.
主要成员参与的项目:
  • 国家自然科学基金面上项目,图像超分辨率盲重建方法的若干关键问题研究 (61473330),2015.1-2018.12, 61万元.
  • 国家自然科学基金面上项目,生态环境声音识别 (61075022),2011.1-2013.1,32万.
  • 福建省自然科学基金面上项目,基于深度学习的图像复原及识别技术研究,2017.4-2020.4,9万.
  • 福建省自然科学基金面上项目,邻近序列模式挖掘算法及其在图像压缩中的应用研究 (2014J01229 ), 2014.1-2016.1.
  • 福建省自然科学基金面上项目,无线传感器网络多源数据融合若干问题的研究 (2013J01232) , 2013.1-2016.12.
  • 福建省自然科学基金面上项目,三维无线传感器网络动态拓扑控制与实时数据汇集研究 (2011J01345), 2011.1-2014.1.
  • 福建省教育厅项目,无线传感器网络中面向服务的多点协同 (JA12027),2012.1-2014.1.
发表论文情况:

[1]Changzhong Zou, Xusheng Huang, Hyperspectral image super-resolution combining with deep learning and spectral unmixing. Signal Processing: Image Communication, 2020. (SCI )

[2]Changzhong Zou, Xusheng Huang,  Low-rank tensor singular value decomposition model for hyperspectral image super resolution, Journal of electronic imaging,2020.(SCI)

[3]Changzhong Zou , Youshen Xia,  Bayesian Dictionary Learning for Hyperspectral Image Super Resolution in Mixed Poisson-Gaussian Noise. Signal Processing: Image Communication, DOI:10.1016/j.image.2018. (SCI);

[4] Changzhong Zou, Youshen Xia, Restoration of Hyperspectral Image Contaminated by Poisson Noise Using Spectral Unmixing. Neurocomputing, 2018. (SCI);

[5] Changzhong Zou, Youshen Xia,Hyperspectral Image Superresolution Based on Double Regularization Unmixing,IEEE Geosciences and Remote Sensing Letters.DOI: 10.1109/LGRS.2017.2692958. 2017.  (SCI)

[6] Changzhong Zou and Youshen Xia, Poissonian Hyperspectral Image Superresolution Using Alternating Direction Optimization, IEEE journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol. 9, No. 9 , pp: 4464-4479, 2016. (SCI)

[7] Changzhong Zou, Youshen Xia,Blind Hyperspectral Image Super Resolution via Simultaneously Sparse and TV Constraint.  IEEE International Conference on Image Processing ,2017,9. (EI 顶会)

[8] Su Zhang, Youshen Xia, Changzhong Zou, An adaptive regularization method for low-dose CT reconstructioin from CT transmission data in Poisson-Gaussian noise. Optik, 2019. (SCI)

[9] Changzhong Zou, Xusheng Huang,  Hyperspectral image super-resolution method based on deep residual convolutional neural network. Journal of Fuzhou University (Natural Science Edition), 2020.

[10] Changzhong Zou, Hyperspectral image restoration based on variational Bayesian inference. Journal of Fuzhou University (Natural Science Edition),2018.

[11] Changzhong Zou, Hyperspectral Image Restoration Based on Variational Bayesian Inference, Journal of Fuzhou University (Natural Science Edition),2016.

[12] Shu Zhang, Youshen Xia, Changzhong Zou, Comparison of Sparse-view CT Image Reconstruction Algorithms, International Conference on Audio, Language and Image Processing. (ICALIP), 2016 (EI).

[13] 邹长忠. 基于多目标遗传算法的无线传感器网络重新部署方法,,福州大学学报,vol. 43,no. 3, 2015.6.

[14] 邹长忠,林柏钢,陈羽中. 无线传感器网络中基于分簇转发的移动sink定位策略,小型微型计算机系统,2010.11.

[15] 邹长忠. 无线传感器网络中基于节点ID验证的防御DOS攻击策略.小型微型计算机系统,2010.8.

[16] 邹长忠. 无线传感器网络中基于SVR的节点数据预测算法.计算机应用,2010.1(30).

[17] 邹长忠. 一种主动防御UDP Flood攻击的机制研究.福州大学学报,2010.2

[18] 邹长忠. 无线传感器网络节点关联规则提取改进算法.计算机工程与设计,2009,8(15).