王桦副教授
工学博士，副教授，硕士生导师，中国图学学会图学大数据专委会委员，山东省高等学校青年创新团队带头人。本硕博均毕业于美国肯塔基大学。主要从事人工智能，图像处理，计算机图形学，金融大数据等方面的研究。先后主持国家自然科学基金区域联合重点项目课题，国家自然科学基金青年基金、山东省高等学校青创科技支持计划、山东省自然科学基金、重点实验室开放课题等纵向项目。
近3年一直从事时间序列分析、计算机视觉、图像处理、机器学习等方面的研究工作。主持在研国家自然科学基金项目“领域知识引导的多久模态大模型学习与推理技术研究（U24A20328）”，“面向水凝胶注射治疗心肌梗死教学与科研的建模和量化计算研究（62007017）”，主要进行图像分割，三维模型建立及定量计算可视化的研究；主持在研山东省高等学校青创科技支持计划“图像数据拟合的理论和关键技术研究（2023KJ212）”，主要进行图像模型在精度、边缘和细节保持方面的提升研究。主持并完成山东省自然科学基金项目“基于MRI图像的心脏几何建模与注射水凝胶治疗心肌梗塞的疗效研究（ZR2018BF009）”，主要进行图像高精度三维建模方面的研究。在Computational Visual Media，IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，Knowledge-Based Systems等期刊发表论文30余篇，授权发明专利2项。
联系方式：hwa229@163.com
研究方向
主要从事时间序列分析，图像处理、大数据、人工智能、三维数据几何建模、计算机图形学等方面的研究。
科研项目
[1]主持国家自然科学基金重点项目课题：领域知识引导的多模态大模型学习与推理技术研究 2025.1-2028.12
[2]主持山东省高等学校青创科技支持计划：图像数据拟合的理论和关键技术研究 2024.1.1-2025.12.31
[3]主持国家自然科学基金项目：面向水凝胶注射治疗心肌梗死教学与科研的建模和量化计算研究 2021.1-2023.12
[4]主持山东省自然科学基金项目：基于MRI图像的心脏几何建模与注射水凝胶治疗心肌梗塞的疗效研究 2018.3-2020.12
[5]主持上海交通大学重点实验室项目：基于医学图像的心脏建模与注射水凝胶治疗心肌梗塞关键技术研究 2017.12-2018.12
主要科研成果
发明专利：
[1]基于五曲面片加权平均拟合的图像放大方法和装置, 2021，ZL202010299083.4
[2]可注射水凝胶疗效评估的左心室几何模型构造方法和装置,2021, ZL202010395497.7
论文：
[1] Zhang, F., Wang, M., Zhang, W., & Wang, H.* (2025). Thatsn: temporal hierarchical aggregation tree structure network for long-term time-series forecasting. Information Sciences, 692.
[2] Hua Wang, Fan Zhang, Computing Nodes for Plane Data Points by Constructing Cubic Polynomial with Constraints, Computer Aided Geometric Design Volume 111, June 2024, 102308
[3] Wenchang Zhang#, Hua Wang#, Fan Zhang, Skip-Timeformer: Skip-Time Interaction Transformer for Long Sequence Time-series Forecasting, IJCAI 2024
[4] Fan Zhang, Gongguan Chen, Hua Wang*, Caiming Zhang, CF-DAN: Facial-expression recognition based on cross-fusion dual-attention network. Computational Visual Media 2024 Vol.10
[5] Zhang F, Guo T, Wang H. DFNet: Decomposition fusion model for long sequence time-series forecasting[J]. Knowledge-Based Systems, 2023, 277: 110794.
[6] Liu X, Guo J, Wang H, et al. Prediction of stock market index based on ISSA-BP neural network[J]. Expert Systems with Applications, 2022, 204: 117604.
[7] Chen G, Wang H, Liu Y, et al. Resformer: Combine quadratic linear transformation with efficient sparse Transformer for long-term series forecasting[J]. Intelligent Data Analysis, 2023, 27(6): 1557-1572.
[8] F. Zhang, G. Chen, H. Wang, J. Li and C. Zhang, "Multi-Scale Video Super-Resolution Transformer With Polynomial Approximation," in IEEE Transactions on Circuits and Systems for VideoTechnology,vol.33,no.9,pp.4496-4506,Sept.2023,doi: 10.1109/TCSVT.2023.3278131.
[9] Guo T, Wang H, Zhang M, et al. Fast and highly coupled model for time series forecasting[J]. Multimedia Tools and Applications, 2023: 1-21.
[10] Zhang W, Wang H, Zhang F. Spatio-temporal fourier enhanced heterogeneous graph learning for traffic forecasting[J]. Expert Systems with Applications, 2023: 122766.
[11] Zhang Fan, Zhou Hao, Wang Hua, Jiang Xinbo, Zhang Caiming. Rational Polynomial Image Magnification Constrained by Feature[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2022, 34(7): 1047-1057.
[12] Li P, Wang H, Li X, Zhang C. n image denoising algorithm based on adaptive lustering and singular value decomposition. IET Image processing. 2021;1–17.
[13] Chenxun Yuan, Xiang Ma, Hua Wang, Caiming Zhang, Xuemei Li, COVID19-MLSF: A multi-task learning-based stock market forecasting framework during the COVID-19 pandemic, Expert Systems with Applications, Volume 217, 2023, 119549
[14] Xiaofeng Zhang, Hua Wang*, Yan Zhang, Xin Gao, Gang Wang, and Caiming Zhang. Improved fuzzy clustering algorithm for image segmentation based on low-rank prior. Computational Visual Media, 2021,7: 513-528
[15] 张帆, 王桦, 范辉, 张彩明. 基于边缘和距离约束的有理多项式图像放大, 中国科学，2021，51(8)：1270-1286.
[16] Wang, H., Fan, L., Guo, Q. and Zhang, C. A review of image denoising methods Communications in information and systems 2020
基本要求
拟招对时间序列分析、图像处理、大数据、人工智能、机器学习等方面感兴趣的研究生。希望学生具备扎实的数学、英语基础和较强的编程能力。
邮箱：hwa229@163.com