AI辅助彩票研究专题（十）卷积算法在彩票中的应用
卷积神经网络（CNN）大家估计都听说过，是一种深度学习网络，主要用于识别图像和对其进行分类，以及识别图像中的对象。
卷积，是一种积分变换的数学方法，是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。
卷积核，是一个小矩阵，应用于输入数据的局部区域，通过滑动窗口的方式遍历整个输入。
这三个概念我就不深入解释了，大家若有兴趣自己找AI科普。
现在*彩票中如何应用。
举例说明：
一、取福彩3D近100期的开奖数据中的个位，得到一个数据列表如下：
[7,7,1,4,0,4,5,5,6,0,9,1,5,2,0,8,5,9,1,0,
1,4,5,4,3,9,5,8,8,3,8,6,8,9,2,6,6,6,7,7,
1,8,4,1,8,0,9,3,9,5,9,1,3,3,8,5,6,7,9,8,
2,4,8,5,3,6,2,3,6,2,7,8,0,0,6,8,4,9,4,7,
1,8,7,2,2,1,6,6,0,4,7,8,3,5,6,3,3,7,0,4]
二、设计4个卷积核：
[1,1,1,1,1]，求平均数；
[1,4,6,4,1]，类高斯核，进行平滑；
[1,-4,6,-4,1]，差分找到边缘。
[-3,-2,-1,1,2,3]，求趋势反转。
每个核都起到什么作用，你不用推理，直接在生成的图像中看就明白了。
三、卷积运算
用每个核依次去乘个位的对应5个数再求和，得到100个数值，即运算的结果。
四、把数值用折线图展示如下
图中有什么特征，我想大家都看得出来，我就不说了。
最后把表格也上传，供大家学习，本期没使用pythin代码，是帮助大家理解卷积的基本概念。
F3d_asc.xls