付丽华

付丽华，工学博士，教授，教育部新世纪优秀人才

2003年进入188博金宝亚洲体育任教，2009年破格晋升副教授，2013年破格晋升教授。美国The University of Vermont计算机系访问学者。

研究方向：深度学习、地震数据处理、计算机视觉

Email: lihuafu@cug.edu.cn

通讯地址：湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号，430074

科学研究工作：

1. 科研项目：

(1) 国家自然科学基金面上项目，地震数据五维重建的深度学习方法研究，42274172，2023/01-2026/12，在研，主持；

(2) 重庆市自然科学基金面上项目，基于“外部训练+自学习”字典学习的地震数据重建，2023NSCQ-MSX0207，2023/07-2026/07，在研，主持；

(3) 广东省基础与应用基础研究基金自然科学基金面上项目，基于自相似性和稀疏低秩先验的地震数据重建方法，2024/01-2026/12，在研，主持；

(4) 中国兵器工业第五九研究所合作基金，离散环境数据的全域化算法研究，HDHDW5901030201，2021/01-2021/12，已结题，主持；

(5) “地球内部多尺度成像”湖北省重点实验室开放基金项目，基于张量字典学习的地震数据重建研究，SMIL-2018-06，2018/01-2019/12，已结题，主持；

(6) 智能地学湖北省重点实验室开放基金，基于多核模型的地震信号稀疏重构，KLIGIP2016A02，2017/01-2017/12，已结题，主持；

(7) 教育部新世纪优秀人才支持计划项目，多核快速学习方法在地震信号分析中的应用，NCET-13-1011，2014/01-2016/12，已结题，主持；

(8) 国家自然科学基金项目数学天元基金，稀疏的可调核函数模型及其在时频分析中的应用，11026145，2011/01-2011/12，已结题，主持；

(9) 国家自然科学基金项目青年基金，联合稀疏表示的自适应核模型及其在地震信号谱分解中的应用研究，61102103，2012/01-2014/12，已结题，主持；

(10) 湖北省自然科学基金项目，基于混合核的NARX系统辨识及在地磁暴预报中的应用研究，2010CDB04205，2011/01-2012/12，已结题，主持；

(11) 中央高校科研业务费中国地质大学校“摇篮计划” ，联合稀疏表示的自适应核模型及其在信号谱分解中的应用研究，CUG110407，2011/01-2013/12，已结题，主持；

(12) 中国地质大学(武汉)校级青年基金项目，基于小波变换的复杂噪声中谐波恢复研究，CUGQNL0520，2005/01-2006/12，已结题，主持。

2. 发表论文：

在《Geophysics》、《IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing》、《IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters》、《Circuits, Systems, and Signal Processing》、《Inverse Problems and Imaging》、《IEEE Signal Processing Letters》、《地球物理学报》、《电子学报》、《石油地球物理勘探》等国内外知名期刊上发表论文。

近年来发表文章列表：

² 2024年

[1] Wu M., Fu L.*, Fang W., Cao J. Sparse prior-net: A sparse prior-based deep network for seismic data interpolation. Geophysics, 2024, 89(1): V34-V47.

[2] Xu W., Fang W., Fu L.*. Seismic data interpolation using 5D-FCN: A preliminary study. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2024. (DOI: 10.1109/LGRS.2024.3385433)

² 2023年

[3] Niu X., Fu L.*, Fang W., Wang Q., and Zhang M. Seismic data interpolation using nonlocal self-similarity prior. Geophysics, 2023, 88(1): WA65-WA80.

[4] Liu S., Ni W., Fang W., Fu L.*. Absolute acoustic impedance inversion using convolutional neural networks with transfer learning. Geophysics, 2023, 88(2): R163-R174.

[5] Fang W., Fu L., Wu M., Yue J., Li H. Irregularly sampled seismic data interpolation with self-supervised learning. Geophysics, 2023, 88(3): V175-V185.

[6] Fang W., Fu L.*, Xu W., Bian A., Li H. CCNet-5D: 5D convolutional neural network for seismic data interpolation. Geophysics, 2023, 88(4): V333-V344.

[7] Xu Y., Fu L.*, Niu X., Chen X., Zhang M. Three-dimensional seismic data reconstruction based on fully connected tensor network decomposition. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023. (DOI: 10.1109/TGRS.2023.3272583)

[8] Yue J. Fu L.*, Niu X., Fang W. Orthogonal dictionary learning based on l4-Norm maximisation for seismic data interpolation. Exploration Geophysics, 2023. (DOI: 10.1080/08123985. 2023.2205582)

[9] Cao J., Fu L.*, Fang W., Wu M. Seismic data interpolation via UNet with non-local blocks. Exploration Geophysics, 2023. (DOI:10.1080/08123985.2023.2290134)

[10] Guo Y., Fu L., Li H. Seismic data interpolation based on multi-scale transformer. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2023. (DOI 10.1109/LGRS.2023.3298101)

[11] Yang Y., Fu L., Qian K., Li H. Seismic random noise attenuation via a two-stage U-net with supervised attention. Exploration Geophysics, 2023. (DOI:10.1080/08123985.2023.2218870)

² 2022年

[12] Li Y, Fu L.*, Cheng W, et al. Efficient seismic data reconstruction based on Geman function minimization. Applied Geophysics, 2022. (DOI: 10.1080/08123985.2021.1886853)

[13] Fang W., Fu L.*, Li H., Liu S., and Wang Q. BSnet: An unsupervised blind spot network for seismic data random noise Attenuation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022. (DOI: 10.1109/TGRS.2022.3179718)

[14] Cui M., Fu L.*, and Fang W. Seismic noise attenuation via convolution neural network with learning noise prior. Exploration Geophysics, 2022, 53(1): 38-51.

[15] Li G., Liu S., Jian X., Zhu D., Fu L., Chen T. and Hu X. Identifying the lineament structure cooperatively using the airborne gravimetric, magnetic and remote sensing data: a case study from the Pobei Area, NW China. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022. (DOI: 10.1109/TGRS.2022.321380)

[16] 王利媛，付丽华*，基于注意力机制点卷积网络的机载LI DAR点云分类. 激光与光电子学进展，2022. (DOI: 10.3788/LOP202259.1028007)

² 2021年

[17] Niu X., Fu L.*, Zhang W. and Li Y. Seismic data interpolation based on simultaneously sparse and low-rank matrix recovery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2021. (DOI: 10.1109/TGRS.2021.3110600)

[18] Fang W., Fu L.*, Liu S. and Li H. Dealiased seismic data interpolation using a deep-learning-based prediction-error filter, Geophysics, 2021, 86(4): V317-V328.

[19] Liu Q., Fu L.*, and Zhang M. Deep-seismic-prior-based reconstruction of seismic data using convolutional neural networks. Geophysics, 2021, 86(2): V131-V142.

[20] Fang W., Fu L. and Li Z. Seismic data interpolation based on U-net with texture loss, Geophysics, 2021, 86(1): V41-V54.

[21] Fang W., Fu L., and Li H. Unsupervised CNN based on self-similarity for seismic data denoising. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2021. (Accepted. DOI 10.1109/LGRS.2021.3131046)

[22] Wang Q., Fu L., Ruan S., et al. Fang W., Fu L., and Li H. Reconstructing seismic data by incorporating deep external and internal learning. Exploration Geophysics, 2021. (Accepted. DOI: 10.1080/08123985.2021.2024072)

[23] Hu Z., Liu S., Hu X., Fu L., et al. Inversion of magnetic data using deep neural networks. Physics of the Earth and Planetary Interiors, 2021. (Accepted. DOI: 10.1016/J.PEPI. 2021/106653)

² 2020年

[24] Zhang W., Fu L*., Zhang M., and Cheng W. 2-D seismic data reconstruction via truncated nuclear norm regularization. IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 2020, 58(9): 6336-6343.

[25] Liu Q., Fu L.*, Zhang M., and Zhang W. Two-dimensional seismic data reconstruction using patch tensor completion. Inverse Problems and Imaging, 2020,14(6): 985-1000.

[26] Wang Q., Shen Y., Fu L., and Li H. Seismic data interpolation using deep internal learning, Exploration Geophysics, 2020, 51(6): ‏683-697.

[27] Zhu D., Li H., Liu T., Fu L. and Zhang S. Low-rank matrix decomposition method for potential field data separation. Geophysics, 2020, 85(1): G1-G16.

[28] 付丽华，曾诚，杨文采，李燕梅，用于地壳弧形构造信息提取的四阶谱矩分析. 石油地球物理勘探, 2020, 55(4): 923-930.

[29] 程文婷，方文倩，付丽华*, 基于自相似性和低秩先验的地震数据随机噪声压制. 石油物探, 2020，59(6): 880-889.

² 2019年

[30] Fu L., Zhang M., Liu Z., Li H. Robust frequency estimation of multi-sinusoidal signals using orthogonal matching pursuit with weak derivatives criterion. Circuits, Systems, and Signal Processing, 2019, 38(3): 1194-1205.

[31] Zhang W, Fu L. * and Liu Q. Non-convex Log-sum function-based majorization-minimization framework for seismic data reconstruction. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 20 19, 16(11): 1776-1780.

[32] 张雪敏, 付丽华*, 张海江, 彭佳明.基于正交秩-1矩阵追踪的天然地震数据重建研究：以加州San Jacinto断层密集地震台阵为例. 地球物理学报, 2019, 62(4): 1427-1439.

[33] 彭佳明, 付丽华*, 张雪敏.基于改进快速不动点延续算法的地震数据重建. 石油地球物理勘探, 2019, 54(6): 1195-1205.

[34] 刘群, 付丽华*,张婉娟.基于非凸Lp范数的三维地震数据重建. 石油地球物理勘探, 2019,54(5): 979-987.

[35] 沈卉卉，刘国武，付丽华，刘智慧，李宏伟. 一种基于修正动量的RBM算法. 电子学报, 2019,47(9): 1957-1964.

² 2018年

[36] 付丽华，杨文采，谱矩方法在磁源体深度反演中的应用研究. 地球物理学报，2018，61(7): 3044-3054.

[37] Fu L., Zhang M., Liu Z., Li H. Reconstruction of seismic data with missing traces using normalized Gaussian weighted filter. Journal of Geophysics and Engineering, 2018, 15(5): 2009-2020.

[38] 付晓，沈远彤，付丽华，杨迪威，基于特征聚类的稀疏自编码加速算法.电子学报，2018，46(5): 1041-1046.

教学工作：

1． 主讲本科生课程——《高等数学》、《线性代数与矢量分析》、《数学建模》、《数值分析》、《数理逻辑》、《数学实验》、《数学建模方法》、《数学建模竞赛优秀论文选讲》、《数学的模型与实验》、《数学建模实习》、《数值分析实习》、《简明统计学》

2． 主讲研究生课程——《神经网络与深度学习》、《模式识别》、《应用数学方法》

教学研究工作：

1. 教学研究项目：

(1) 主持湖北省教学研究项目——大数据背景下信息与计算科学专业“三融合”人才培养模式研究(2018-2020)。

(2) 主持湖北省教学研究项目——“问题解决”教学模式在高等数学课堂教学中的运用研究(2012-2014)。

2. 出版教材：

(1) 《数学建模实用教程》，主编，清华大学出版社，2022年.

(2) 《工科数学分析》，副主编，中国地质大学出版社，2019年.

(3) 《数学建模实验基础》，副主编，中国地质大学出版社，2019年.

获奖情况：

(1) 2022年，获第九届湖北省高等学校教学成果奖二等奖（大数据背景下信息与计算科学专业“三位一体”人才培养模式的创新与实践，序2）。

(2) 2020年，获中国地质大学卓越教师优秀奖。

(3) 2023年，指导高伟获中国地质大学校级优秀学士学位论文。

(4) 2022年，指导牛骁获中国地质大学校级优秀硕士学位论文。

(5) 2022年，指导秦林琦获中国地质大学校级优秀学士学位论文。

(6) 2020年，获中国地质大学卓越教师优秀奖。

(7) 2021年，指导宋腾获中国地质大学校级优秀学士论文。

(8) 2020年，指导段乐泉获得中国地质大学优秀学士学位论文。

(9) 2019年，指导张雪敏获得中国地质大学优秀硕士学位论文。

(10) 2019年，指导李应红获得中国地质大学优秀学士学位论文。

(11) 2019年，指导曾诚获得中国地质大学优秀学士学位论文。

             (12) 2018年，指导郝帅获得中国地质大学优秀学士学位论文。

(13) 2017年，指导华志胜获得湖北省优秀学士学位论文。

(14) 2004-2023年，指导学生参加全国大学生数学建模竞赛，获得奖励：

国家一等奖（2008年1项；2016年2项）

国家二等奖（2004年1项；2006年1项；2009年1项；2010年1项；2015年1项；2017年2项；2021年3项；2023年2项）

湖北省一等奖（2007年1项；2017年1项；2018年2项；2019年2项；2020年1项；2022年2项；2023年1项）

湖北省二等奖（2005年1项；2010年1项；2011年1项；2012年1项；2016年1项；2018年2项；2019年2项；2020年1项；2021年2项；2022年3项）

湖北省三等奖（2017年1项；2022年1项）

(15) 2017年，被全国大学生数学建模竞赛组织委员会评为“全国大学生数学建模竞赛优秀指导教师”。

(16) 2012年，被评为中国地质大学首届“朱训青年教师奖”。

(17) 2012年，被评为中国地质大学第十届“十大杰出青年”。

(18) 2011年，被全国大学生数学建模竞赛组织委员会评为“全国大学生数学建模竞赛优秀指导教师”。

(19) 2011年，获中国地质大学“金石奖教金”。

(20) 2011年，获中国地质大学第六届青年教师优秀教学奖。