{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期部分”：[[2024,3,3]]，“日期时间”：“2024-03-03T07:54:52Z”，“时间戳”：1709452492707}，“引用计数”：0，“发布者”：“River Publishers”，“内容域”：{“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，”短容器时间“：[”JWE“]，”摘要“：”为了提高Web GUI图像识别的准确性和速度，本文构建了基于L2正则化方法、修正的粒子群模型和Dropout方法的MobileNet V2卷积神经网络，以建立Web GUI测试的Web Web GUI图像认别系统。首先，构造了一种改进的MobileNet V2卷积神经网络。其次，研究了L2正则化方法、改进粒子群方法和Dropout方法的基本模型，提出了改进的MobileNet V2卷积神经网络优化算法，并设计了图像处理的基本模型。最后，以MINIST数据集为研究对象，利用改进的卷积神经网络对Web GUI图像识别进行了仿真分析。仿真结果表明，本文提出的改进卷积神经网络在Web GUI图像识别中具有更高的准确性和效率<\/jats:p>“，”DOI“：”10.13052\/jwe1540-9589.21515“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[2022,9,3]]，”date-time“：”2022-09-03T00:51:17Z“，”timestamp“：1662166277000}“，”source“：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：1，“title”：[“基于改进卷积神经网络的Web GUI图像识别系统研究”]，“前缀”：“10.13052”，“author“：[{”given“：”Nannan“，”family“：”Zhao“，”sequence“：”first“，”affiliation“：[]}]，”member“：”5195“，”published-online“：{”date-parts“：[2022,8,27]]}，”container-title“：[”Journal of Web Engineering“]，”original title“：[]，”link“：[}”URL“http://\journals.riverpublishers.com/index.php\/JWE\/article\/download\/16995\/14773，“内容类型”：application\/pdf”，“内容版本”：“vor”，“预期应用程序”：“文本挖掘”}，｛“URL”：“http:\/\/journeys.riverpublisher.com/index.php\/JWE\/article\/download\/16695\/14775”，“内容类型”：“text\/html”，“内容版本”：“vor”，“预期应用程序”：“文本挖掘”}，｛“URL”：“http://\/journals.riverpublishers.com/index.php\/JWE\/article\/download\/16995\/14773“，”content-type“：”unspecified“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”similarity-checking“}]，”deposed“：{”date-parts“：[2022,9,3]]，”date-time“：“2022-09-03T00:51:17Z”，”timestamp“：1662166277000}，“score”：1，“resource”：{“primary”:{“URL”：“http://\/journals.riverpublishers.com/index.php\/JWE\/article\/view\/16995“}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期部分“：[2022,8,27]]}，“references-count”：0，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.13052\/jwe1540-9589.21515”，“关系”：{}，‘ISSN’：[”1544-5976“，”1540-9589“]，“ISSN-type”：[{“值”：“1544-5976”，“类型”：“电子”}，{“数值”：“1540-9589“，”type“：”print“}]，”subject“：[]，”published“：{”date-parts“：[2022,8,27]]}}