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臧兆祥: 作品数：32 被引量：32H指数：2; 供职机构：三峡大学计算机与信息学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信农业科学更多>>

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基于RBF-DE的改进蚁群算法和多QoS约束的云资源调度策略研究被引量：2: 2016年; 云计算属于分布式计算,资源调度是其核心问题。QoS(Quality of Service)一直是衡量分布式计算的一个标准。建立多QoS目标约束的云资源调度模型,同时引进高斯核函数以及差分进化法对蚁群算法进行改进,并运用改进后的算法对模型求解;最后,通过Cloudsim模拟系统模拟,结果显示运用该策略进行资源调度时,平均完成时间和成本都比较小。; 李莉王俊英臧兆祥陈鹏; 关键词：资源调度蚁群算法高斯核函数差分进化

边缘引导和轮廓约束下的跨域香农熵最大化导向的自动阈值选取方法被引量：2: 2019年; 为了处理诸如高斯、伽马、极值、瑞利、均匀或贝塔等基本灰度分布情形下的阈值选取难题,本文提出了一种跨域香农熵最大化导向的自动阈值选取方法.该方法利用不变的引导边缘图像和变化的约束轮廓图像共同构造出一系列持续变化的一维灰度直方图,并采用香农熵作为熵计算模型,从而得以跨越图像中若干局部区域去计算跨域香农熵,并以最大跨域香农熵对应的阈值作为最终阈值.在40幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明,该方法虽然在计算效率方面不优于Masi熵阈值方法、Tsallis熵阈值方法、局部香农熵阈值方法和迭代三类阈值方法,但在分割适应性方面有显著增强,且在误分割率方面有显著下降.; 邹耀斌乔焰孙水发臧兆祥夏平王俊英董方敏龚国强; 关键词：阈值分割最大熵原理

一种结合好奇心机制与自模仿学习的导航决策方法: 一种结合好奇心机制与自模仿学习的导航决策方法，包括仿真环境的配置、对图像信息编码、智能体与环境互动获取信息并存入经验池、基于时间步进行采样获取数据、将获取数据作为输入至ICM算法模型获得内在奖励、把观测数据与总奖励作为输...; 臧兆祥吕相霖

基于注意力的循环PPO算法及其应用: 2024年; 针对深度强化学习算法在部分可观测环境中面临信息掌握不足、存在随机因素等问题,提出了一种融合注意力机制与循环神经网络的近端策略优化算法(ARPPO算法)。该算法首先通过卷积网络层提取特征;其次采用注意力机制突出状态中重要的关键信息;再次通过LSTM网络提取数据的时域特性;最后基于Actor-Critic结构的PPO算法进行策略学习与训练提升。基于Gym-Minigrid环境设计了两项探索任务的消融与对比实验,实验结果表明ARPPO算法较已有的A2C算法、PPO算法、RPPO算法具有更快的收敛速度,且ARPPO算法在收敛之后具有很强的稳定性,并对存在随机因素的未知环境具备更强的适应力。; 吕相霖臧兆祥李思博王俊英

基于混合域注意力机制的服装关键点定位及属性预测算法被引量：2: 2022年; 针对服装形变和模特复杂姿态影响服装视觉分析准确率的问题,提出一个基于混合域注意力机制的服装关键点定位与属性预测算法,该算法利用循环十字交叉注意力(recurrent criss-cross attention,RCCA)模块得到服装图像的每个像素的上下文信息,从而捕获服装关键点之间潜在的空间几何关系,再融合服装图像的空间联系和通道交互信息来获得更好的服装关键点定位和属性预测效果。服装的空间特征由空间注意力分支网络在关键点热图的基础上学习得到,而通道交互信息通过局部跨通道交互策略生成通道注意力来捕获。试验结果表明,所提算法降低了服装关键点定位的归一化误差,并在一定程度上提高了服装的分类与属性预测效果。; 雷冬冬王俊英董方敏臧兆祥聂雄锋

LCS在多步学习问题中的规则集压缩算法被引量：1: 2014年; 为了解决学习分类元系统(LCSs)应用于多步学习问题时会生成规模庞大、冗余的规则集问题,提出了一种规则集压缩算法.该算法的处理过程包含三个阶段:a.通过特殊的遗传进化操作,在删除一些较弱分类元的同时,增加规则集里泛化能力较强、适应值较高的分类元的个体数目;b.进行冲突消解,消除规则集里相互重叠、相互冲突的分类元;c.对产生的无重叠无冲突的规则集,进行大幅度压缩处理,得出最终的精简规则集.实验结果表明:所提算法能够在几乎不降低系统整体性能的前提下,将规则集极大地约简和压缩,从而产生足够小的规则集,使LCSs的知识表示的冗余度减少,凸显了规则集的易解释、易操作等特性;提高了LCSs在多步学习问题中的应用效果,拓展了其应用范围.; 臧兆祥李德华王俊英; 关键词：LEARNING CLASSIFIER SYSTEMS

一种基于注意力和循环PPO实现的导航决策方法: 一种基于注意力和循环PPO实现的导航决策方法，它包括以下步骤：步骤1：智能体与环境交互获取环境图像数据信息；步骤2：对获取的图像信息进行编码，压缩状态信息，提高训练效率；步骤3：构建多核卷积神经网络模块对环境信息进行初步...; 臧兆祥吕相霖

基于Django的鱼类目标识别与分类系统的设计与实现: 2022年; 针对当前对鱼类识别和分类的研究较少的问题,文章设计了一种利用DjangoWEB开发框架实现的对图片中鱼类目标进行定位并进行分类的系统,后端主要使用深度学习模型YOLOv5s目标检测网络进行鱼类目标的定位,使用ResNet50网络进行目标的分类。前端使用HTML, CSS, JQuery, Bootstrap等语言设计进行用户交互和识别结果的展示。经过测试运行,该系统可以很好的对输入图片中的鱼类进行识别与分类,可以应用于实际生产中,能够对渔业发展和鱼类研究起到辅助作用。; 黄天星臧兆祥陈露露; 关键词：鱼类分类 DJANGO

GRU改进算法对实时策略游戏中指令类型的预测: 2021年; 从人工智能技术的角度来看,实时性策略(RTS,Real-Time Strategy)游戏是最复杂和最具挑战性的领域之一。一些实时策略游戏不仅具有状态动作空间巨大、环境部分可观测和即时性的特点,而且具有稀疏决策的特征。为了解决在实时策略游戏中决策比较稀疏的条件下进行指令类型的选择问题,引入了一种使用带权重的交叉熵损失函数的GRU神经网络模型。为验证所提方法的有效性,实验在游戏仿真平台上对GRU神经网络模型进行了综合评估。实验结果表明,对实时策略游戏中决策稀疏条件下的指令类型选择,改进的GRU网络模型是有效且稳定的。; 郭鸿村臧兆祥张震田佩; 关键词：RTS游戏 AGENT软件不平衡数据集

融合注意力机制的多模态动漫风格迁移方法: 2023年; 由于没有与图像的内容结构相匹配,目前的一些方法在针对具有复杂语义信息和显著性特征的图像的动漫风格迁移时,生成图像存在风格色彩不丰富、伪影、部分内容细节信息丢失等现象,提出一种融合注意力机制的多模态动漫风格迁移方法MastGAN-CBAM,将动漫图像特征聚类成若干子特征分量,并利用GraphCut算法使得这些特征分量和各局部内容图像特征相匹配,再利用Gram矩阵计算这些特征的风格损失,从而构造了一种多模态风格损失函数,由于这种风格损失适应了图像的多模态特征,因此能更有效地对网络参数进行优化和调整,此外方法还引入了混合域注意力机制,提高了模型的效率和准确性,进一步提升了动漫风格迁移效果。实验结果表明,该方法的生成图像细节更完整,动漫风格更显著,且减少了伪影,动漫化效果有一定程度的提高,在《千与千寻》等三组动漫数据集实验中FID评价指标分别达到了164.89、162.02、199.37,在视频动漫风格迁移中也取得了较好的效果。; 聂雄锋王俊英董方敏臧兆祥江曙

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