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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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