一种基于改进的脉冲神经网络的手写数字识别方法

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专利权人:

河海大学常州校区

发明人:

苗红霞,贾澜,齐本胜,顾倚榜,熊天宇,丁嗣禹

申请号：

CN201810430121.8

公开号：

CN108875846A

申请日:

2018.05.08

申请国别(地区):

中国

年份:

2018

代理人:

丁涛

摘要：

本发明公开了一种手写数字识别的无监督学习方法，根据模拟生物信息处理机制，首先建立脉冲神经网络模型，确定神经元之间的连接方式，然后根据突触前后踪迹学习规则，建立脉冲时间依赖可塑性模型，最后运用遗传算法对脉冲神经网络中的突触前初始权重和突触延迟进行优化，训练并测试MNIST数据集，实现了对手写数字识别的无监督学习。实验表明该方法有效地提升了训练速度并提高了识别正确率。

来源网站：

中国工程科技知识中心

来源网址：

http://www.ckcest.cn/home/