目的探索有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在驗證碼自動識別技術(shù)中的應(yīng)用。方法通過爬蟲技術(shù)隨機(jī)獲得49個某公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)驗證碼,將圖片預(yù)處理后切割為單字符圖片,使用機(jī)器學(xué)習(xí)的有監(jiān)督算法進(jìn)行訓(xùn)練。結(jié)果除k近鄰分類外,支持向量機(jī)、決策樹和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均能以98%以上的準(zhǔn)確率識別某公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)的CAPTHA。結(jié)論機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法可以有效地對分割的驗證碼進(jìn)行識別。 

【文章來源】：中國衛(wèi)生信息管理雜志. 2020,17(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 驗證碼基本定義與分類
2 資料與方法
    2.1 數(shù)據(jù)來源
    2.2 分析方法
        2.2.1 SVM 算法
        2.2.2 DT算法
        2.2.3 KNN算法
        2.2.4 BP Neural Network算法
    2.3 評估指標(biāo)
3 結(jié)果與討論
    3.1 SVM算法訓(xùn)練及驗證
    3.2 DT算法訓(xùn)練及驗證
    3.3 KNN算法及驗證
    3.4 BP Neural Network算法及驗證
4 建議
    4.1 算法比較
    4.2 適用范圍
    4.3 安全建議


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3309446