一种乱序数据流中基于误差反向传播的模板匹配方法

摘要

一种乱序数据流中基于误差反向传播的模板匹配算法，针对大数据中乱序数据流难以在短时间内获取有价值的信息的问题，提出了一个改进型匹配模型，对数据进行预处理；提出了动态自适应调整机制，重新定义了性能均方差函数、输出层节点误差项、隐层节点误差项、阈值、连接权值、学习指数。根据匹配模型未知的乱序数据流以及用户的不同需求，确定所需的匹配模板，并对数据流进行预处理，同时加入遗忘因子，动态调整匹配模板。设定好匹配模板之后，同时运用自适应调整机制修正阈值、连接权值和学习指数。仿真结果表明，算法在精度以及运行速度上有着明显的提升，并具有较好的稳定性。