本发明涉及一种基于单节点光子储备池计算的手写数字图像识别方法，其单节点光子储备池计算仅有一个物理节点，结构被压缩到极限，而且仅输出连接权重需要被训练，为人工神经网络硬件实现和集成化提供理论基础；通过自延时反馈环，在不增加反馈环长度和不提高系统采样率的情况下大量扩展虚拟节点数，避免扩展虚拟节点数对单节点光子储备池计算结构的改变，提高系统在复杂任务中的适用性；本发明中使用高非线性光纤有效提高单节点光子储备池计算储备池层的非线性动力学响应丰富度，使储备池维度最大化，提高系统性能；本发明的单节点光子储备池计算在光域中处理和传输信号，不会受限于电子速率瓶颈，结合了光信息处理的高速大容量等特性。