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針對(duì) Alexnet網(wǎng)絡(luò)對(duì)驗(yàn)證碼（ CAPTCHA）多目標(biāo)分類問(wèn)題效果不理想、模型參數(shù)量與浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算量過(guò)大的問(wèn)題，提出一種基于Petr網(wǎng)優(yōu)化的 CAPTCHA識(shí)別方法。利用Peti網(wǎng)理論對(duì) Alexnet和 Densenet-BC建模，并通過(guò)所建模型優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)。同時(shí)，根據(jù)模型參數(shù)量與浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算量的關(guān)系，提出超活性概念，對(duì) Petri-ANPP-netPetri-ANPS-net、 Petri-DNBC-net模型進(jìn)行靈敏度分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過(guò) Petri網(wǎng)優(yōu)化后， Petri- Anpp-net模型的最高準(zhǔn)確度為60.40%，且超活性較小，模型靈敏度較差， Petri-ANPS-net模型的最高準(zhǔn)確度為97.50%，但超活性較小，模型靈敏度較差， Petri-dnbc-net模型的最高準(zhǔn)確度達(dá)到924%，具超活性較大，模型靈敏度較高。說(shuō)明Pet網(wǎng)能在一定程度上優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，且超活性對(duì)于評(píng)價(jià)模型的靈敏度具有一定的優(yōu)越性。
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