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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Petr网优化的 CAPTCHA识别方法。利用Peti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-netPetri-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模型的最高准确度为60.40%，且超活性较小，模型灵敏度较差， Petri-ANPS-net模型的最高准确度为97.50%，但超活性较小，模型灵敏度较差， Petri-dnbc-net模型的最高准确度达到924%，具超活性较大，模型灵敏度较高。说明Pet网能在一定程度上优化网络模型结构和参数，且超活性对于评价模型的灵敏度具有一定的优越性。
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