В данной работе предложен новый алгоритм классификации изображений из базы данных MNIST на основе импульсной нейронной сети с мемристивной пластичностью для извлечения при- знакового пространства и классификации с использованием классических методов машинного обуче- ния. Исследование модели показало, что на точность распознавания изображений из
базы данных влияют как начальные синаптические веса в синапсах c мемристивной пластичностью, так и количество нейронов в возбуждающих и тормозных слоях импульсной нейронной сети. Большие значения начальных синаптических весов позволяют повысить качество классификации изображений.