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(shè)計了一種基于脈沖神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yù)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(jié)構(gòu)特征，最后根據(jù)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類，預(yù)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(guān)鍵詞：手寫體數(shù)字識別;預(yù)處理;脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP391.41;TP183 文獻標(biāo)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(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)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(yīng)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(jié)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(luò)

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(dāng)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(shè)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(yīng)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(quán)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]：

這里，ti表示第i個到達的脈沖的時間;*是卷積運算符號;變量 τ1 =5msand，τ2=1.25ms分別表示c（t）的下降和上升時間常數(shù)。

1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

我們建立的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括三層[7]，即輸入層、卷積層和輸出層，結(jié)構(gòu)如圖2所示。由于MNIST圖像為28×28像素，我們的網(wǎng)絡(luò)輸入層有784個神經(jīng)元，輸出層有10個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元對應(yīng)一個特定的數(shù)字。輸入層神經(jīng)元通過12個事先固定的3×3大小的卷積核與8112個隱層神經(jīng)元連接。連接這個隱藏層和輸出層的突觸使用NormAD算法[8]進行訓(xùn)練。

2 結(jié)果與分析

本文采用MNIST數(shù)據(jù)集里的50000張手寫體數(shù)字做訓(xùn)練，選擇5000張做測試實驗，得測試結(jié)果如表1所示，從表中數(shù)據(jù)可以看出，本文提出的算法的手寫體數(shù)字的識別精度優(yōu)于其它三種算法。

3 結(jié)語

本文提出了一種用于手寫數(shù)字識別的高度緊湊、高效的三層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對MNIST數(shù)據(jù)集的正確率達到98.7%。網(wǎng)絡(luò)中的所有信息都以稀疏的生物峰速率在峰域內(nèi)編碼和處理。我們的研究表明，與簡單的速率編碼方法相比[4]，使用脈沖精確時間進行分類具有較好的準(zhǔn)確性。

參考文獻

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