基于脉冲神经网络的手写体数字识别

摘要

针对传统手写体数字识别精度不高的问题,本文设计了一种基于脉冲神经神经网络的手写体数字识别算法。该算法首先对输入的手写体数字进行预处理,然后提取手写体数字的二值图像轮廓和笔画次序等结构特征,最后根据脉冲神经网络模型分类,预测测试集合样本。该算法在MNIST字体库里的数据进行实验,精度可达98.7%,优于其它识别算法。