郭志昌

基本信息 科学研究 教学研究 论文著作 新建主栏目 基本信息 名称 郭志昌，男，理学博士，准聘教授，博士生导师 现任哈尔滨工业大学数学学院计算数学系副主任、中国工业与应用数学学会数学与医学交叉学科专业委员会委员、中国生物医学工程学会人工智能分会青年委员。主要从事偏微分方程及图像处理、人工智能（计算机视觉，大数据分析，股票趋势量化）研究工作。主持国家自然科学基金面上项目、黑龙江省自然科学基金、广东省基础与应用基础研究基金、国家自然科学基金青年基金、教育部新教师基金，哈尔滨工业大学校创新基金等项目；作为主要参与人参与国自然联合基金重点项目、黑龙江省基金重点项目、相关研究成果发表在SIAM、IEEE TIP、JMIV、JSC等高水平期刊上，累计发表论文40余篇，出版专著/教材3部，授权发明专利2项。 教育经历 名称 起止时间 院校 专业 学位 2001.09-2005.07 吉林大学 信息与计算科学 学士 2005.09-2007.07 吉林大学 应用数学 硕士 2007.09-2010.07 吉林大学 应用数学 博士 工作经历 名称 起止时间 工作单位 职务/职称 2022.12至今 哈工大数学学院 准聘教授 2020.1至今 哈工大数学学院 计算数学系副主任、教工党支部书记 2020.07至今 哈工大数学学院 博士生导师 2016.7-2022.12 哈工大数学学院 准聘副教授 2014.12-2016.7 哈工大数学系 副教授 2014.10-2015.10 美国加州大学欧文分校 访问学者 2010.11-2014.12 哈工大数学系 讲师 荣誉称号 名称 黑龙江省高等教育教学成果一等奖(2019，排序7) 哈尔滨工业大学第八届创新创业教育优秀指导教师奖(2022) 第十三届全国大学生数学竞赛优秀指导教师(2021) 第七届黑龙江“互联网+”大学生创新创业大赛铜奖指导教师(2021，2017) 哈尔滨工业大学创新创业训练计划项目一等奖指导教师（2021） 哈尔滨工业大学“立德树人先进个人”(2021) 哈尔滨工业大学优秀本科生毕业设计指导教师（2020，2017） 全国大学生数学建模竞赛本科组二等奖指导教师（2020，2018，2016） 哈尔滨工业大学大学生创新创业训练项目计划一等奖指导教师(2017) 全国大学生数学建模竞赛本科组一等奖指导教师（2015，2016） 哈尔滨工业大学优秀本科生毕业论文指导教师（2014，2017） 哈尔滨工业大学第三届研究生青年教师教学一等奖（2013） 哈尔滨工业大学理学院优秀班主任（2013） 哈尔滨工业大学优秀专兼职工作者（2013，2012） 哈尔滨工业大学优秀专兼职学生工作者标兵（2011-2012） 所指导研究生团队获校研究生“十佳团队”、所在团队获“黑龙江省研究生导学思政团队”、“哈尔滨工业大学学生未来科技创新导师团队”等荣誉称号 研究领域 名称 偏微分方程及图像处理、人工智能（计算机视觉，大数据分析，股票趋势量化） 每年在数学学科招收博士生1名，计算数学专业招收硕士生1-2名，应用统计专业招收硕士生1-2名 科研项目 名称 国家自然科学基金面上项目-以深度学习为先验的偏微分方程图像处理模型研究，2022.01-2025.12,主持 广东省自然科学基金“基于深度学习的大尺度差异与细粒度目标检测研究”2020.01-2021.12，主持 黑龙江省自然科学基金“基于扩散方程的相干成像系统斑点噪声抑制研究”2018.07-2021.07，主持 黑龙江省自然科学基金重点项目“人工智能鲁棒性基础理论研究及应用”2022.07-2025.07，参与（排序2） 国家自然科学基金联合基金重点项目“空间环境对大型在轨展开与形面精度的影响机理及跨尺度预示方法”2022.01-2025.12，参与（排序6） 此外，主持了国家自然科学青年基金1项、教育部新教师基金1项、中国博士后第51批面上项目，主持哈尔滨工业大学校创新基金1项，获得“理学院创新研究发展培育计划”资助项目，参与哈尔滨市科技创新人才研究专项资金1项，航天科学技术基金1项，黑龙江省自然科学基金2项。 发明专利 名称 专利授权信息： 1、张达治，郭志昌，孙杰宝，吴勃英，基于反应-扩散方程组的彩色图像压缩方法，2020.06.23，中国, ZL201710908118.8 2、孙杰宝，郭志昌，张达治，严冬，吴勃英，一种基于偏微分方程和BM3D的无参数化图像恢复方法，2019.12.24，中国, ZL201710999736.8 专著教材 名称 出版信息如下： [1] 吴勃英，郭志昌，杨云云，图像处理偏微分方程方法[M]，北京，科学出版社，2020 [2] 张达治，吴勃英，孙杰宝，郭志昌，数值计算基础[M], 北京，科学出版社，2022 讲授课程 名称 讲授本科生课程5门，研究生课程3门。 具体为： 《数学分析》《图像处理》《多元分析选讲》《偏微分方程数值解法 》《数值分析 》《图像处理与分析》《数学拔尖能力训练》 《图像处理中的数学问题》 主讲的数学专业大一本科生最重要基础课《数学分析》，近五年评教结果均为A+ 教改项目 名称 高等学校大学数学教学研究与发展中心教学改革项目“大学数学课程思政教学新方法和新设计探索” 中国高等教育学会理科教育专业委员会重点课题 “数学类专业拔尖人才培养探索与实践” 中国学位与研究生教育学会面上课题 “新时代下数学学科拔尖人才培养模式研究与实践” 中国学位与研究生教育学会面上课题 “构建拔尖创新人才培养模式提升研究生培养质量” 代表性著作 名称 [1] Guo Zhichang, Sun Jiebao, Zhang Dazhi, Wu Boying. Adaptive Perona–Malik model based on the variable exponent for image denoising[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2011, 21(3): 958-967. [2] Guo Zhichang, Yin Jingxue, Liu Qiang. On a reaction–diffusion system applied to image decomposition and restoration[J]. Mathematical and Computer Modelling, 2011, 53(5-6): 1336-1350. [3] Guo Zhichang, Yin Jingxue, Ke Yuanyuan. Multiplicity of positive radially symmetric solutions for a quasilinear biharmonic equation in the plane[J]. Nonlinear Analysis: Theory, Methods & Applications, 2011, 74(4): 1320-1330. [4] Zhenyu Zhou*, Zhichang Guo, Gang Dong, Jiebao Sun, Dazhi Zhang and Boying Wu, A doubly degenerate diffusion model based on the gray level indicator for multiplicative noise removal, IEEE Transactions on Image Processing, 1(24):249-260, 2015. [5] Wenjuan Yao, Zhichang Guo, Jiebao Sun*, Boying Wu and Huijun Gao, Multiplicative noise removal for texture images based on adaptive anisotropic fractional diffusion equations, SIAM Journal on Imaging Sciences, 2(12): 839-873, 2019. [6] Kehan Shi, Dazhi Zhang, Zhichang Guo* and Boying Wu, A linear reaction-diffusion system with interior degeneration for color image compression, SIAM Journal on Imaging Sciences, 1(11): 442-472, 2018. [7] Zhichang Guo, Wenjuan Yao, Jiebao Sun* and Boying Wu,Nonlinear fractional diffusion model for deblurring images with textures, Inverse Problems and Imaging, 6(13): 1161-1188, 2019. [8] Zhenyu Zhou, Zhichang Guo*, Dazhi Zhang and Boying Wu, A nonlinear diffusion equation-based model for ultrasound speckle noise removal, Journal of Nonlinear Science, 28(2): 443-470, 2018. [9] Zhang, Yaqun & Guo, Zhichang & Li, Yao & Wu, Boying. (2024). Structure Tensor-Driven Block-Based Adaptive Variational Pansharpening. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. PP. 1-1. 10.1109/LGRS.2024.3351284. [10] Zhang, Yaqun & Guo, Zhichang & Zhang, Dazhi & Wu, Boying. (2024). An anisotropic variational pansharpening model with adaptive coefficients. Inverse Problems and Imaging. 10.3934/ipi.2024002. [11] Gao, Juanjuan & Sun, Jiebao & Guo, Zhichang & Yao, Wenjuan. (2023). A Fractional-Order Fidelity-Based Total Generalized Variation Model for Image Deblurring. Fractal and Fractional. 7. 756. 10.3390/fractalfract7100756. [12] Bai, Xiangyu & Sun, Jiebao & Shen, Jie & Yao, Wenjuan & Guo, Zhichang. (2023). A Ginzburg-Landau-${H}^{-1}$ Model and Its SAV Algorithm for Image Inpainting. Journal of Scientific Computing. 96. 10.1007/s10915-023-02252-z. [13] Shi, Kehan & Guo, Zhichang. (2023). Non-Gaussian Noise Removal via Gaussian Denoisers with the Gray Level Indicator. Journal of Mathematical Imaging and Vision. 65. 1-17. 10.1007/s10851-023-01148-9. [14] Zhang, Weiqian & Li, Songsong & Guo, Zhichang & Yang, Yizhe. (2023). A hybrid forecasting model based on deep learning feature extraction and statistical arbitrage methods for stock trading strategies. Journal of Forecasting. 42. 10.1002/for.2978. [15] Yang, Jiabao & Guo, Zhichang & Wu, Boying & Du, Shan. (2023). A nonlinear anisotropic diffusion model with non-standard growth for image segmentation. Applied Mathematics Letters. 141. 108627. 10.1016/j.aml.2023.108627. [16] Zhang, Longhui & Yang, Chang & Guo, Zhichang & Yao, Wenjuan & Zhang, Dazhi. (2023). A multi-tasking novel variational model for image decolorization and denoising. Inverse Problems and Imaging. 18. 10.3934/ipi.2023020. [17] Cheng, Li & Guo, Zhichang & Li, Yao & Xing, Yuming. (2023). Two-Stream Multiplicative Heavy-Tail Noise Despeckling Network With Truncation Loss. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. PP. 1-1. 10.1109/TGRS.2023.3302953. 其他相关论文参见链接： https://www.researchgate.net/profile/Zhichang-Guo-4