【摘 要】
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针对AlexNet网络对验证码(CAPTCHA)多目标分类问题效果不理想、模型参数量与浮点数计算量过大的问题,提出一种基于Petri网优化的CAPTCHA识别方法。利用Petri网理论对AlexNet
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61462002,No.61762003,No.61862001);宁夏高等学校科学研究项目(No.NGY2016144);“图像与智能信息处理”民委创新团队(No.PY1805);北方民族大学研究项目(No.2018XYZJK02)
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针对AlexNet网络对验证码(CAPTCHA)多目标分类问题效果不理想、模型参数量与浮点数计算量过大的问题,提出一种基于Petri网优化的CAPTCHA识别方法。利用Petri网理论对AlexNet和DenseNet-BC建模,并通过所建模型优化网络结构和参数。同时,根据模型参数量与浮点数计算量的关系,提出超活性概念,对Petri-ANPP-net、Petri-ANPS-net、Petri-DNBC-net模型进行灵敏度分析。实验结果表明,经过Petri网优化后,Petri-ANPP-net模型的最高准
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