本发明公开了基于神经网络的多源高维多尺度实时数据流的分拣方法，涉及计算机高维数据分类技术领域，设计一个管道式的信息处理模型，该模型使用抽象工厂方式忽略了设备间数据格式的差异，然后使用消息泵机制将不同信道采集的多通道异构数据泵入数据处理管道，采用协处理器中间件方式完成异构消息的协同处理，在协处理器内部采用神经网络结构对多源高维数据进行分类处理，从而有效地解决了多通道信号分类融合处理问题。本发明通过研究现有分类器的优缺点，提出了一种改进的分拣方法，该方案融入人工智能的神经网络算法，通过对分类器的优化设计，满足了高维多尺度高速实时数据流的分拣。