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决策算法的技术分析

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  • 系列文章目录
  • 前言
  • (1)第一层级:分层状态机、分层决策树的想法(三个臭皮匠胜过一个诸葛亮)
    • 基于场景的固定规则化的分层决策核心思想
  • (2)第二层级:数据管理的方法做决策
    • 回归分析&预测&决策模块的算法
      • 0、传感器及上下有模块的数据分析及处理
        • (1)差异性数据分析
        • (2)相关性数据分析
      • 1、【(线性)有用--输出线性预测结果】线性回归分析&预测(最小二乘法)【适用于自变量何因变量都比较线性--线性预测】(高中的内容)
      • 2、【(非线性)有用--输出的是概率分类结果】聚类回归分析&预测
      • 3、【(非线性)有用--输出的是逻辑分类概率结果】逻辑回归分析&预测
      • 4、【(非线性+逻辑经验)】决策树回归(输入自变量(叶子节点)和因变量(根节点),反着行为树,从叶子节点到根节点回归,得到决策树结构图及模型的预测效果)
      • 5、bp神经网络回归


前言

认知有限,望大家多多包涵,有什么问题也希望能够与大家多交流,共同成长!

本文先对决策算法的技术分析做个简单的介绍,具体内容后续再更,其他模块可以参考去我其他文章


提示:以下是本篇文章正文内容

(1)第一层级:分层状态机、分层决策树的想法(三个臭皮匠胜过一个诸葛亮)

技术代表:行为树BT_tree与状态机FSM/HFSM

基于场景的固定规则化的分层决策核心思想

先分类业务场景,使用一个超级决策树(超级状态机)通过组合各个模块内部的决策树结果,尽可能满足业务场景的需

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