教育背景

博士，图像与信号处理，法国国立应用科学学院 (INSA-Rennes), 2014年

硕士，通信与信息系统，山东大学，2010年

学士，电子信息工程，山东大学，2007年

研究兴趣

研究领域涵盖信号处理与机器学习，近期尤其关注深度神经网络的结构可解释性与轻量化设计，通过融合压缩感知的稀疏约束机制、随机投影的降维优化思想，以及统计学习的理论验证方法，理论透明且计算高效的模型体系。

招生启事:  诚邀对机器学习基础原理及应用感兴趣的同学！联系方式: wzlu@sdu.edu.cn

近期论文

1. Binary and Ternary Quantization Can Enhance Feature Discrimination. arXiv, 2025.

2. The Sparse Matrix-Based Random Projection: A Study of Binary and Ternary Quantization. Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2025.