场景参数配置手册 (SCENE CONFIGURATION CENTER)
本页面为狮王AI-990 和 龙王AI-9000E AI分析软件的场景参数配置中心。用户可在本界面针对具体博彩平台、桌号及AI投注策略进行个性化设置，所有设置均会自动保存。
🏢 平台选择与兼容设置
1. 预设支持平台 (Platform List)
软件内置支持全球主流实体赌场与线上博彩平台：
- 澳门实体平台：威尼斯人、银河、新葡京、葡京、永利、新濠天地、金沙、赛马会、美高梅金殿。
- 拉斯维加斯实体平台：MGM Grand、Las Vegas Hilton、Caesars Palace、Mandalay Bay、Mirage、Wynn Las Vegas、Bellagio、Stations、Imperial Palace、Hard Rock。
- 菲律宾实体平台：Solaire、The City of Dreams。
- 线上主流平台：HY娱乐、AG旗舰厅、AG国际厅、东方集团、PT平台、BBin平台、GT娱乐、HG名人馆、XTD旗舰馆、OG东方馆、AB亚洲馆。
2. 自定义平台 (Custom Platform)
当您使用的平台未包含在上述预设列表中时，可使用自定义平台功能：
- 功能说明：支持输入或粘贴以
http://或https://开头的博彩平台 URL。 - 适用场景：实现全网所有线上博彩平台的无缝全兼容。
🎰 桌号选择 (Table Number)
- 适用范围：主要针对百家乐、龙虎等带有号桌分类的游戏场景生效。
- 支持范围：支持从 1号桌 到 99号桌 的精准绑定与分析配置。
🧠 投注法与AI策略全解析 (Betting Methods & Principles)
软件整合了27种专业级AI分析策略与传统缆法，各策略原理及用途如下：
马丁精算
- 原理：基于传统马丁格尔倍投缆法，结合概率精算模型动态调整加码倍率。
- 用途：用于亏损后快速回本，适合高资金量、低风险承受度的场景。
九路缆法
- 原理：交叉融合9套不同形态的注码注数线路，根据路纸走势动态切路线。
- 用途：有效分散单线缆法被断缆的风险，提高防连负能力。
乾坤AI
- 原理：双向对冲概率模型，同时监控正反两向趋势拐点。
- 用途：用于应对乱局、长跳或杂乱无章的开奖路纸。
玄武智能
- 原理：高稳定性保守防御型算法，结合均值回归原理计算安全下注区间。
- 用途：在波段剧烈波动时降低注码，锁定已有利润。
攻守同盟 (AI算法)
- 原理：智能联动攻守两端，胜率上升期加速攻势，连负期迅速止损进入观察。
- 用途：追求资金曲线稳定增长的综合型下注策略。
三株缆法
- 原理：将开奖结果每3局划分为一组，分析三株路形态（如绝对、相对、连跳等）的转移概率。
- 用途：适用于抓取短周期规律性路纸。
深度学习预测
- 原理：利用多层深度神经网络提取历史数据的非线性高维特征。
- 用途：对海量历史开奖序列进行深度特征匹配，预测下一局走势。
神经网络优化
- 原理：通过反向传播算法动态调整神经元权重，实时适应当前局势。
- 用途：提升模型对近阶段路纸变化的感知灵敏度。
贝叶斯推断
- 原理：利用贝叶斯公式，根据已发生的结果不断更新先验概率为后验概率。
- 用途：随着输入局数增加，预测结果将越来越贴近实际分布。
马尔可夫决策
- 原理：建立状态转移矩阵，分析当前局状态转移至下一局各状态的条件概率。
- 用途：专用于识别“庄/闲”或“龙/虎”等状态序列的相关性。
遗传算法进化
- 原理：模拟生物进化中的选择、交叉和变异，对预测参数进行迭代寻优。
- 用途：在复杂无序的数据中筛选出当前最优的策略参数组合。
强化学习策略
- 原理：通过“状态-动作-奖励”的反馈机制，学习最大化长期回报的投注决策。
- 用途：针对长局进行全局资金收益最大化规划。
随机森林集成
- 原理：构建多棵决策树进行集成投票预测，防止单模型过拟合。
- 用途：提高预测鲁棒性，减少因偶发异常开奖导致的失误。
支持向量机 (SVM)
- 原理：在高维空间构建最优超平面，将不同开奖趋势模式进行分类分隔。
- 用途：精准识别临界状态与趋势拐点。
决策树分析
- 原理：根据条件概率分支构建树状决策逻辑，逐级筛选最佳投注项。
- 用途：提供清晰直观的条件判断路径。
聚类算法分组
- 原理：将当前路纸走势与历史数据库中的模式进行相似度聚类归类。
- 用途：快速匹配历史上相似度最高的牌局形态。
时间序列预测
- 原理：将开奖结果视为随时间变化的序列，应用ARIMA或LSTM模型预测趋势。
- 用途：分析路纸中的周期性与趋势性。
回归分析模型
- 原理：建立自变量（历史开奖）与因变量（未来概率）之间的定量回归映射。
- 用途：预测连续概率分布值。
蒙特卡洛模拟
- 原理：通过随机抽样进行数万次计算机模拟，评估当前牌局下注的期望收益与风险。
- 用途：在下注前提供大样本量统计结果参考。
粒子群优化
- 原理：模拟鸟群觅食行为，通过群体协作寻优最佳预测权重。
- 用途：快速收敛并定位当前最适用参数。
蚁群算法寻优
- 原理：利用正反馈机制模拟蚂蚁寻找最优路径，搜寻全局最优投注策略。
- 用途：擅长解决复杂多变的路纸路径选择。
模拟退火策略
- 原理：借鉴固体退火原理，以一定概率接受较差解，避免陷入局部最优。
- 用途：防止AI被局部短暂假规律误导。
梯度下降优化
- 原理：沿目标函数梯度反方向迭代更新模型参数，极小化预测误差损耗。
- 用途：保障预测模型快速逼近精确值。
卷积神经网络 (CNN)
- 原理：将大路、珠盘路等网格图像化，利用卷积核提取空间路纸结构特征。
- 用途：擅长捕捉图形形态（如长龙、单跳、双跳等）。
循环神经网络 (RNN)
- 原理：引入记忆单元处理前后时序关联，适用于处理上下文相关的序列数据。
- 用途：精准识别长序列中的时序依赖规律。
Transformer架构
- 原理：利用自注意力机制（Self-Attention）计算整靴牌全局各局之间的关联权重。
- 用途：全局把握长靴路纸走势，实现高精度宏观预测。
ℹ️ 提示：所有参数设置均会自动保存。