📘 程序简介

《数据序列智能分析 v1.0.6》是由 完美中正 独立开发的桌面级智能分析程序。 程序可对三位数字序列（如 123, 566, 666）进行模式识别、特征提取与概率预测， 通过多维算法模型对序列趋势进行智能研判。

🧠 核心算法体系

程序融合了多种机器学习与神经网络模型，并配合回测与概率系统实现综合分析。主要模型包括：

• 朴素贝叶斯（NaiveBayes）
• 随机森林（RandomForest）
• 多层感知机（MLP）
• XGBoost / 熵特征学习（EntropyXGB）
• LSTM / 熵序列预测（EntropyLSTM）
• GRU / 熵序列预测（EntropyGRU）
• Transformer 深度建模
• 蒙特卡洛回测系统
• 凯利公式概率计算

所有模型均基于 PyTorch 深度学习框架实现。

🎯 设计理念

• 智能分析与可解释性并重：在建模中引入熵特征与概率分布，提高结果可理解性。
• 轻量与独立：无需复杂环境配置，单程序可运行。
• 结果透明：所有输出为算法生成，不含任何人工干预。

⚖️ 使用范围与免责声明

本程序仅供学术研究、算法学习与娱乐用途。请勿将预测结果用于任何形式的金融、博彩或其他涉及经济风险的行为。 程序所生成的预测结果仅为算法计算输出，不保证其准确性或适用性。 作者 完美中正 不对因使用程序造成的任何损失承担责任。

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