（1）获奖情况 1、优秀硕士毕业论文指导教师（校级），2023 2、优秀本科毕业论文指导教师（校级），2021，2022 3、三峡大学2016第七届高等教育研究成果奖，三等奖 4、2015年度校级优秀教师，2016.9 （2）教学/科研项目 1、国家自然科学基金，面向大规模多步学习问题的学习分类元系统技术研究，61502274，主持； 2、湖北省教育厅，编程项目驱动的游戏智能和图形渲染课程群的教学方法研究，2021262，主持； 3、湖北省自然科学基金，面向多视图流程聚类问题的协同训练方法研究，2018CFC852，参与； 4、湖北省自然科学基金，基于迁移学习理论的多源遥感目标检测技术研究，2014CFC1144，参与； 5、湖北省自然科学基金，学习分类元系统在大规模未知环境下的路径规划技术研究，2015CFB336，主持； 6、水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室开放基金，面向滑坡监测数据关联规则挖掘的学习分类元系统技术研究，2015KLA08，主持。 （3）论文 1、Zang Zhaoxiang*，Li Dehua，Wang Junying，Xia Dan，Learning classifier system with average reward reinforcement learning，Knowledge-Based Systems，2013，40：58-71 （SCI） 2、Zang Zhaoxiang*，Li Dehua，Wang Junying，Knowledge extraction and rule set compaction in XCS for non-Markov multi-step problems，Evolutionary Intelligence，2013，6（1）：41-53 （EI） 3、Zang Zhaoxiang*，Li Dehua，Wang Junying，Learning classifier systems with memory condition to solve non-Markov problems，Soft Computing，2015，19(6)：1679-1699 （SCI） 4、臧兆祥*，李昭，王俊英，但志平. 基于平均奖赏强化学习算法的零阶分类元系统. 计算机工程与应用，2016，52(21)：14-20 （中文核心） 5、Zang Zhaoxiang, Li Zhao*, Dan Zhiping, Wang Junying. Improving selection strategies in zeroth-level classifier systems based on average reward reinforcement learning. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2018: 1-11 （EI） 6、Shen Hui, Li Dehua, Wu Hong, Zang Zhaoxiang*. Training auto-encoders effectively via eliminating task-irrelevant input variables. International Journal of Computational Science and Engineering, 2019, 18(4): 332-339 （EI） 7、Hongcun Guo, Zhaoxiang Zang*, Zhen Zhang, Pei Tian. Combat Unit Selection Based on Hybrid Neural Network in Real-time Strategy Games. The 28th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP), 2021 （EI） 8、邹耀斌，张进玉，臧兆祥等. 概率分布双向稀疏化下单一Tsallis熵阈值选取方法. 软件学报，2022，33(05)：1922-1946 （EI） 9、Lulu Chen, Zhaoxiang Zang*, Tianxing Huang, Zhao Li. Marine Fish Object Detection Based on YOLOv5 and Attention Mechanism. 19th IEEE International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing (IEEE UIC-2022). Haikou, China: IEEE, 2022: 1252-1258 （EI） 10、田佩，臧兆祥*，张震，郭鸿村. RTS游戏中基于强化学习的行动参数配置优化. 计算机仿真. 2023，40(08)：355-359 （中文核心） 11、吕相霖，臧兆祥*，李思博等. 基于内在好奇心与自模仿学习的探索算法. 现代电子技术，2024，47(16)：137-144（中文核心） 12、Xianglin Lyu, Zhaoxiang Zang*, Sibo Li. A Method of Path Planning and Intelligent Exploration for Robot Based on Deep Reinforcement Learning. The International Joint Conference on Neural Networks (JCNN 2024). Yokohama, Japan: IEEE, 2024: 1-8 （EI） 13、Jinbang Lai and Zhaoxiang Zang*. Sample Trajectory Selection Method Based on Large Language Model in Reinforcement Learning. IEEE Access, vol. 12, pp. 61877-61885, 2024 （SCI） 14、陈露露，臧兆祥*，黄天星等. 基于膨胀卷积和参数重构的鱼类目标实时检测方法. 中南民族大学学报(自然科学版)，2024，43(6)：797-805 （4）知识产权 1、一种基于CNN-GRU模型的实时策略游戏中稀疏指令的预测方法. 2023，授权发明专利 2、一种基于双经验池DDPG网络的兵棋推演智能决策方法. 2023，授权发明专利 3、一种基于CNN-PPO的兵棋推演智能体构建方法. 2024，授权发明专利 4、一种结合好奇心机制与自模仿学习的导航决策方法. 2024，授权发明专利 5、一种基于注意力和循环PPO实现的导航决策方法. 2024，授权发明专利 6、一种基于Resnet和随机森林融合的鱼类分类方法. 2024，授权发明专利 7、一种基于注意力机制和DropBlock的YOLOv5海洋鱼类目标检测方法. 2024，授权发明专利 （5）专著、教材 1、邹耀斌，臧兆祥. 同源相似导向的图像分割方法——从隐式相似性导向到显式相似性导向的思维转变. 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2017 2、昆明理工大学人工智能教育教学创新团队.人工智能通论.北京:高等教育出版社,2025（参编一章） |
