针对以往船舶备件需求预测精度不高,无法满足船舶综合保障的实际问题,文章建立一种基于改进红狐优化算法(improved red fox optimization,IRFO)的支持向量机回归(support vector regression,SVR)的船舶备件预测模型。为进一步提高红狐...针对以往船舶备件需求预测精度不高,无法满足船舶综合保障的实际问题,文章建立一种基于改进红狐优化算法(improved red fox optimization,IRFO)的支持向量机回归(support vector regression,SVR)的船舶备件预测模型。为进一步提高红狐优化算法(red fox optimization,RFO)的寻优精度,重构其全局搜索公式,并融合精英反向学习策略。采用基准测试函数对IRFO算法进行仿真实验,实验表明,IRFO算法比RFO算法、粒子群算法、灰狼优化算法寻优能力更强,综合性能更优。基于船舶备件历史数据,建立IRFO-SVR船舶备件预测模型,通过对比其他模型的预测结果,表明IRFO-SVR的预测效果更佳。展开更多
针对现有深度学习算法在壁画修复时,存在全局语义一致性约束不足及局部特征提取不充分,导致修复后的壁画易出现边界效应和细节模糊等问题,提出一种双向自回归Transformer与快速傅里叶卷积增强的壁画修复方法.首先,设计基于Transformer...针对现有深度学习算法在壁画修复时,存在全局语义一致性约束不足及局部特征提取不充分,导致修复后的壁画易出现边界效应和细节模糊等问题,提出一种双向自回归Transformer与快速傅里叶卷积增强的壁画修复方法.首先,设计基于Transformer结构的全局语义特征修复模块,利用双向自回归机制与掩码语言模型(masked language modeling,MLM),提出改进的多头注意力全局语义壁画修复模块,提高对全局语义特征的修复能力.然后,构建了由门控卷积和残差模块组成的全局语义增强模块,增强全局语义特征一致性约束.最后,设计局部细节修复模块,采用大核注意力机制(large kernel attention,LKA)与快速傅里叶卷积提高细节特征的捕获能力,同时减少局部细节信息的丢失,提升修复壁画局部和整体特征的一致性.通过对敦煌壁画数字化修复实验,结果表明,所提算法修复性能更优,客观评价指标均优于比较算法.展开更多
文摘针对以往船舶备件需求预测精度不高,无法满足船舶综合保障的实际问题,文章建立一种基于改进红狐优化算法(improved red fox optimization,IRFO)的支持向量机回归(support vector regression,SVR)的船舶备件预测模型。为进一步提高红狐优化算法(red fox optimization,RFO)的寻优精度,重构其全局搜索公式,并融合精英反向学习策略。采用基准测试函数对IRFO算法进行仿真实验,实验表明,IRFO算法比RFO算法、粒子群算法、灰狼优化算法寻优能力更强,综合性能更优。基于船舶备件历史数据,建立IRFO-SVR船舶备件预测模型,通过对比其他模型的预测结果,表明IRFO-SVR的预测效果更佳。
文摘针对现有深度学习算法在壁画修复时,存在全局语义一致性约束不足及局部特征提取不充分,导致修复后的壁画易出现边界效应和细节模糊等问题,提出一种双向自回归Transformer与快速傅里叶卷积增强的壁画修复方法.首先,设计基于Transformer结构的全局语义特征修复模块,利用双向自回归机制与掩码语言模型(masked language modeling,MLM),提出改进的多头注意力全局语义壁画修复模块,提高对全局语义特征的修复能力.然后,构建了由门控卷积和残差模块组成的全局语义增强模块,增强全局语义特征一致性约束.最后,设计局部细节修复模块,采用大核注意力机制(large kernel attention,LKA)与快速傅里叶卷积提高细节特征的捕获能力,同时减少局部细节信息的丢失,提升修复壁画局部和整体特征的一致性.通过对敦煌壁画数字化修复实验,结果表明,所提算法修复性能更优,客观评价指标均优于比较算法.
