技术总结
本发明公开一种基于滑齿法的神经网络的模板匹配方法，包括以下步骤：根据误差反向传播的神经网络的制定规则，将网络结构分为输入层、隐藏层和输出层；在隐藏层中设定第一误差范围、最大训练次数和第二误差范围并初始化；根据数据分块机制，输入的数据进行相似性检测后被分割成多个数据块；利用滑齿法匹配被处理的数据；判断网络节点的误差和模板匹配的误差是否分别落在第一误差范围和第二误差范围内，或者，模板匹配的误差是否在第二误差范围内且达到最大训练次数；如是，则输出结果；否则修正滑齿的权值，重复执行以上步骤，直到输出结果。本发明进一步改善了模板匹配精度，提升了运行时间以及算法稳定性。
技术研发人员：王堃;张明翔;岳东;孙雁飞;吴蒙;亓晋;陈思光;
受保护的技术使用者：南京邮电大学;
文档号码：201610035536
技术研发日：2016.01.19
技术公布日：2016.07.06