公开(公告)号：CN118210609A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410369560.8

申请日：2024-03-28

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 韩腾飞 ,  于万钧 ,  吴盈 ,  程岳庆 ,  刘湘楠

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于DQN模型的云计算调度方法，涉及。包括定义云计算环境中的任务调度问题；构建任务调度架构，计算任务优先级，并进行调度决策；设计奖励函数，并训练DQN模型，任务调度架构包括任务管理器、调度器、DQN模型以及资源管理器，根据预先设定的概率将任务随机映射到虚拟机上，实现从随机探索到利用经验的过渡；当模型做出决策并获得反馈时，将经验存储到重放存储器中；重放存储器按批量抽取样本数据，对模型进行训练；设计奖励函数，采用深度神经网络结构构建DQN模型，并设置超参数；迭代训练DQN模型。本发明设计了综合时间跨度和服务水平协议(SLA)违反情况的奖励函数，使DQN模型在训练过程中能够权衡多个目标。

公开(公告)号：CN117218510A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311160366.0

申请日：2023-09-08

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 吴盈 ,  于万钧 ,  王蓉 ,  韩腾飞 ,  梁夏炎 ,  高美珠 ,  陈伟

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv5的火焰检测方法，选择其中网络深度最小和特征图宽度最小、检测速度最快、精度相对较高的YOLOv5s网络结构作为基础模型架构，在现有的YOLOv5S网络中，用FReLU激活函数替换了骨干和颈部网络中Conv和C3结构中的SiLU激活函数，同时将YOLOv5的骨干网络后段特征提取原用的C3结构替换为Fasternet网络；网络优化改进，以此适应小目标火焰的精确检测。FReLU激活函数不仅可以提高模型的特征表达能力，还可以增强模型的非线性拟合能力以及减少梯度消失问题的发生。其次骨干网络部分中的部分替换为Fasternet网络，可以通过同时减少冗余计算和内存访问来更有效地提取空间特征。可以有效提升火焰检测的有效性和实时性。