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個人以為，要完成命理推論的模式化，
1)要先蒐集夠多的論斷細節。
2)不然，用上百上千的命例來做多變量分析
3)或用類神經做訓練或許是可行的方法。
不知道站長喜歡哪一種?以第一項來說，大部分的資料(市面上的)只有單星和雙星
的論斷方法，三星的似乎只有Uranus學派才有，而加上宮位和星座後，複雜的程度
可能超乎想像....
關於第二項，如果用多變量的方法，我已經看過相關的一些資料了，那麼，只剩下
蒐集命例和使用站長已經開發好的命盤繪製程式來取得各種變量的資料。
如果用的是第三種，可能得試試看哪種神經模式較好，或許都不好用也說不定

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其實您說的我都有想到，而且全都在規劃當中
只是分析方法，我不建議採用 neural network, 我建議可以採用 decision tree, 也許是 binary decision tree等方法。為什麼不建議採用 neural network ? 因為 neural network 輸出的是一個黑盒子 (black box)，內含各個結點的權重值，對人們而言，沒有意義。而 decision tree 所輸出的，則是可判讀的資料。
也就是因為複雜的程度超乎想像，一張命盤一經電腦分析，所萃取出來的值可能高達上百上千（不是只有傳統的 X 星於 Y 星座 Z 宮…），而且每個人可能所設定的先決條件（分宮法…）不一樣，這會造成不同的設定就會有不同的測量基準。所以整個講起來，這需要相當大的計算負擔。

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ps1.程式寫作上用XML Java我沒意見，可惜要再學
我建議模式分析上，可以使用Matlab，原因無他，用得比較熟而已
ps2.忘了粉重要的一件事，Linux系統我的程度只到會灌而已，
要能在那上面寫東東，可能路途不會太短...@@

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慢慢來，所以我說這是很大的系統，而且我已經預定要分很多階段來實作。不可能一開始就全部上線。