[发明专利]一种光学字符识别方法

权利要求书

1.一种光学字符识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、将已知字符内容的光学图像进行相位编码转换为输入神经元；

S2、将每个输入神经元添加1％-25％的随机反转噪声后转换为脉冲序列；

S3、将得到的脉冲序列随机加入抖动强度为2ms的高斯噪声，得到输入脉冲序列；

S4、将输入脉冲转换为脉冲感知神经元，并选出正样本训练集和负样本训练集；

S5、通过感知机训练正样本训练集和负样本训练集并得到更新权值；

S6、根据更新权值调整spiking神经网络，得到新的spiking神经网络；

S7、将待识别样本输入到新的spiking神经网络中，得到对应的识别结果，完成光学字符的识别；

步骤S1的具体方法为：

将已知字符内容的N个光学图像进行相位编码转换为40N个输入神经元，并将输出设定为N个类别，分别对应N个光学图像；

步骤S4的具体方法为：

将输入脉冲转换为脉冲感知神经元，并根据公式

得到由期望的spiking神经元输出序列，并将其作为正样本训练集；其中为期望的脉冲发放时间，为在t_d时刻的膜电压，表示该样本集为由期望的点火时刻所组成的正样本集合

根据公式

得到负样本训练集，其中EPs为Spiking脉冲神经网络曲线中的驻点，表示该样本集为所有EPs组成的不期望点火时刻的负样本集合

步骤S5的具体方法为：

通过感知机训练模型

训练正样本训练集和负样本训练集，得到更新权值W^new；其中W^old为更新前的权值，为在t_d时刻的膜电压，表示硬限制函数；并且表示不期望点火而点火的情况，β₁为该情况下的学习率；而并且表示期望点火却没有达到点火的情况，β₂为该情况下的学习率；时，表示实际情况与期望情况一致，不需要调整权值。