基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡的手寫體數(shù)字識別

馬建宇　孟祥　趙瑩

摘要：針對傳統(tǒng)手寫體數(shù)字識別精度不高的問題，本文設計了一種基于脈沖神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡的手寫體數(shù)字識別算法。該算法首先對輸入的手寫體數(shù)字進行預處理，然后提取手寫體數(shù)字的二值圖像輪廓和筆畫次序等結構特征，最后根據(jù)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡模型分類，預測測試集合樣本。該算法在MNIST字體庫里的數(shù)據(jù)進行實驗，精度可達98.7%，優(yōu)于其它識別算法。

關鍵詞：手寫體數(shù)字識別;預處理;脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡

中圖分類號：TP391.41;TP183 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）05-0081-01

0 引言

手寫體數(shù)字識別屬于模式識別問題，在金融、財稅和數(shù)據(jù)識別領域有著廣泛的應用。手寫體數(shù)字識中最重要的部分是手寫體數(shù)字圖像識別時的特征提取，而脈沖神經(jīng)網(wǎng)路具有較好的圖像特征提取能力[1-4]，因此應用該算法可以使手寫體數(shù)字識別精度得到很大的提高，實驗結果表明，精度可達到98.7%，明顯優(yōu)于其它算法。

1 手寫體數(shù)字識別流程

手寫體數(shù)字識別流程如圖1所示。

1.1 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡

這個模型表示一個神經(jīng)元的電位[5]，膜電位V（t）由微分方程演化為：

當V（t）≥VT，一個脈沖被發(fā)出并傳送到下游的突觸，在脈沖后，膜電位被重置為其靜態(tài)值，我們在仿真時設EL=-70mv，VT=20mv，C=300pF，gL=30nS。生物神經(jīng)元在一個脈沖發(fā)出后立即進入一個不應期，在此期間另一個脈沖不能發(fā)出。我們通過將膜電位保持在V（t）=EL的短時間內(nèi)，在產(chǎn)生一個尖峰后，tref=3ms來實現(xiàn)這一點。我們還通過剪切將膜電位限制在[EL，VT]范圍內(nèi)。到達突觸的脈沖的權值為w，將在其下游神經(jīng)元產(chǎn)生后突觸電流（Isyn（t）），表達式如下[6]：