AI 核心参数设置 (CORE PARAMETERS CONFIGURATION)
本页面用于配置狮王AI-990 和 龙王AI-9000E 的核心运算参数与算法策略，所有设置均会自动保存。
⏱️ 计算延迟 / Processing Delay
选项设置
- 0.8s
- 1.2s（默认）
- 2.0s
- 3.4s
- 5.6s
作用与原理
计算延迟决定了 AI 模型在给出预测前的运算分析时间。计算延迟越大，AI 拥有更充分的时间进行深度模拟与特征计算，理论上可提高预测准确率。但过度延迟可能影响实际操作的流畅体验。
📊 置信度波动 / Confidence Variance
选项设置
- ±5%
- ±10%
- ±15%（默认）
- ±25%
- ±35%
- ±50%
作用与原理
控制 AI 对预测确定程度输出的波动范围。
- 波动小（如 ±5%）：AI 表现偏向保守稳定，输出的置信度指标更为精确与收敛。
- 波动大（如 ±50%）：AI 表现偏向激进冒险，可能出现极高或极低的极端置信度预测。
🎮 预测模式 / Prediction Mode
选项设置
- 均衡模式（默认）：采用标准预测算法，综合平衡收益与风险，适合绝大多数常规场景。
- 激进模式：提高高风险、高回报预测的触发频率，置信度波动较大，适合追求高收益的用户。
- 保守模式：增加“观望”指令的触发概率，仅在预测把握极高时才给出确定预测，大幅降低错误率。
- 自适应模式：根据近期的历史胜率动态调整算法策略，胜率高时偏向激进，胜率低时自动转为保守。
⚙️ 高级算法选项 / Advanced Options
包含五项底层核心算法开关，支持根据需求自由勾选：
贝叶斯修正
- 说明：基于历史数据动态调整概率权重。
- 原理：利用新开出的实际结果不断修正先验概率，使得对未来结果的预测越来越贴合真实概率分布。
马尔可夫链
- 说明：分析状态转移概率预测下一项。
- 原理：通过计算当前状态向下一状态转移的条件概率，有效识别序列数据的上下文相关性。
混沌扰动
- 说明：引入随机因子防止过度拟合。
- 原理：在模型中加入受控的随机扰动，避免 AI 被历史数据的局部假规律或短期噪声所误导。
神经网络
- 说明：模拟神经网络权重学习历史模式。
- 原理：通过模拟大脑神经元连接方式与权重学习机制，识别历史数据中的非线性复杂模式。
遗传算法
- 说明：使用进化策略优化预测参数。
- 原理：模拟生物“选择、交叉、变异”的进化过程，在复杂的参数空间中搜寻当前最优预测参数。
ℹ️ 提示：所有设置将自动保存。