付丽华，中国地质大学（武汉）数学与物理学院教授，博士，教授，博士生导师，教育部新世纪优秀人才，中国地质大学“地大学者”学科骨干人才。2003年进入中国地质大学（武汉）数理学院任教，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、图像处理

工作经历：

2014/01-至今，   中国地质大学（武汉），数学与物理学院，教授

2013/04-2014/04 ， 美国The University of Vermont计算机系，访问学者

2010/01-2013/12 ， 中国地质大学（武汉）数学与物理学院，副教授

2006/07-2009/12 ， 中国地质大学（武汉）数学与物理学院，讲师

2003/06-2006/06， 中国地质大学（武汉）数学与物理学院，助教

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)    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；

(6)    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；

(7)    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；

(8)    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；

(9)    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；

(10) 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  2023年

[2]     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.

[3]     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.

[4]     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.

[5]     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.

[6]     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)

[7]     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)

[8]     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)

[9]     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)

[10]  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

[11]  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)

[12]  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)

[13]  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.

[14]  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)

[15]  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

[16]  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)

[17]  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.

[18]  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.

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

[20]  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)

[21]  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)

[22]  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

[23]  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.

[24]  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.

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

[26]  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.

[27]  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.

[28]  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

[29]  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.

[30]  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, 2019, 16(11): 1776-1780. 

[31]  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.

[32]  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.

[33]  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. 

[34]  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

[35]  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. 

[36]  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.

[37]  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.

3.      出版专著

       [1] 胡祥云，付丽华，郝国成，张恒磊. 现代信息处理技术在地球物理中的应用, 科学出版社, 2022年.

       [2] 付丽华，边家文，李志明，李宏伟. 谐波信号分析与处理，中国地质大学出版社，2013年. 

4.      专利

[1]     李燕梅，付丽华，曾诚, 一种基于四阶谱矩的位场边界识别方法. 专利号：ZL201910579203.3 授权公告日：2023-1-3

[2]     牛骁，付丽华，李宏伟，一种地震数据重建方法、装置、设备及存储介质. 专利号：ZL202110308415.5 授权公告日：2022-3-29 

[3]     付丽华，方文倩，李志明，李宏伟，一种基于纹理约束的U-net网络进行地震数据重建的方法. 专利号：ZL201910591075.4 授权公告日：2022-3-11

[4]     方文倩，付丽华，李宏伟，李志明，一种深度学习与预测滤波结合的地震数据反假频插值方法. 专利号：ZL202010325961.5 授权公告日：2021-6-25

[5]     牛骁，付丽华，李宏伟，张婉娟，邹坤，一种基于低秩和稀疏约束的地震数据重建方法. 专利号：ZL201911177677.1 授权公告日：2020-11-27 

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》、《实用数学变换》、《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)    2021年，指导宋腾获中国地质大学校级优秀学士学位论文。

(7)    2020年，指导段乐泉获得中国地质大学优秀学士学位论文。

(8)    2019年，指导张雪敏获得中国地质大学优秀硕士学位论文。

(9)    2019年，指导李应红获得中国地质大学优秀学士学位论文。

(10) 2019年，指导曾诚获得中国地质大学优秀学士学位论文。

       (11) 2018年，指导郝帅获得中国地质大学优秀学士学位论文。

(12) 2017年，指导华志胜获得湖北省优秀学士学位论文。

(13) 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）

(14) 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”。

(15) 2012年，被评为中国地质大学首届“朱训青年教师奖”。

(16) 2012年，被评为中国地质大学第十届“十大杰出青年”。

(17) 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”。

(18) 2011年，获中国地质大学“金石奖教金”。

(19) 2011年，获中国地质大学第六届青年教师优秀教学奖。