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電子發燒友網>電子資料下載>物聯網>基于Prtri網優化的CAPTCHA識別方法

基于Prtri網優化的CAPTCHA識別方法

2021-03-25 | pdf | 2.06 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對 Alexnet網絡對驗證碼( CAPTCHA)多目標分類問題效果不理想、模型參數量與浮點數計算量過大的問題,提出一種基于Petr網優化的 CAPTCHA識別方法。利用Peti網理論對 Alexnet和 Densenet-BC建模,并通過所建模型優化網絡結構和參數。同時,根據模型參數量與浮點數計算量的關系,提出超活性概念,對 Petri-ANPP-netPetri-ANPS-net、 Petri-DNBC-net模型進行靈敏度分析。實驗結果表明,經過 Petri網優化后, Petri- Anpp-net模型的最高準確度為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模型的最高準確度達到924%,具超活性較大,模型靈敏度較高。說明Pet網能在一定程度上優化網絡模型結構和參數,且超活性對于評價模型的靈敏度具有一定的優越性。

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