[发明专利]一种字牌游戏数据处理方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种字牌游戏数据处理方法，其特征在于，包括：

录入历史牌局数据和待决策牌面数据；

将所述历史牌局数据转换为二维数组形式，得到历史牌局数组，通过预设分类决策将所述历史牌局数组转换为训练特征数据；

基于深度学习神经网络对所述训练特征数据进行训练，得到决策模型；

将所述决策牌面数据转换为二维数组形式，得到待决策牌面数组，通过预设分类决策将所述待决策牌面数组转换为决策牌面特征数据；

根据所述决策模型对所述待决策牌面特征数据进行决策运算，输出决策。

2.根据权利要求1所述的字牌游戏数据处理方法，其特征在于，所述将所述历史牌局数据转换为二维数组形式的过程包括：

所述历史牌局数据中包括相同时间截面的牌面数据，对应每一张字牌的牌面数据得到第i个元素a_i，其中，i＝1,2,…,80，每个元素a_i为一个数组单元，其值为一个八位的单字节无符号整数，其中，第一位至第七位表示相同时间截面的牌面动作及其对应的牌面状态信息，第八位表示扩展信息；

通过所述80个元素a_i构建相同时间截面的数组，所述数组记为A＝[a₁,a₂,…,a₈₀]；

将所述历史牌局数据的多个时间截面数组按行进行二维拼接，得到历史牌局数组。

3.根据权利要求2所述的字牌游戏数据处理方法，其特征在于，所述通过预设分类决策将所述历史牌局数组转换为训练特征数据的过程包括：

从所述历史牌局数组中的牌面状态信息读取出以当前玩家为视角的多个牌面Xi，并根据设置的第一分类决策建立各个牌面Xi与第一分类决策的第一二维矩阵；

从所述历史牌局数组中的牌面状态信息读取出以当前玩家的上家和当前玩家的下家为视角的多个牌面Yi，并根据设置的第二分类决策建立各个牌面Yi与第二分类决策的第二二维矩阵；

根据所述第一分类决策和所述第二分类决策将第一二维矩阵和第二二维矩阵进行拼接，得到用于训练深度学习神经网络输入的总决策二维矩阵；

从所述历史牌局数组中确定动作牌，根据所述动作牌的动作类型转换为用于训练深度学习神经网络输出的动作牌类型特征数据；

将所述总决策二维矩阵和所述动作牌类型特征数据作为所述训练特征数据。

4.根据权利要求3所述的字牌游戏数据处理方法，其特征在于，所述根据设置的第一分类决策建立各个牌面Xi与第一分类决策的第一二维矩阵的过程包括：

通过各个牌面Xi对应的牌面状态信息与第一分类决策中的各个决策进行匹配，将匹配成功的牌面状态信息对应的牌面标记为1，将匹配失败的牌面状态信息对应的牌面标记为0，根据标记信息得到0和1的第一二维矩阵；

根据设置的第二分类决策建立各个牌面Yi与第二分类决策的第二二维矩阵的过程包括：

通过各个牌面Xi对应的牌面状态信息与第二分类决策中的各个决策进行匹配，将匹配成功的牌面状态信息对应的牌面标记为1，将匹配失败的牌面状态信息对应的牌面标记为0，根据标记信息得到0和1的第二二维矩阵。

5.根据权利要求4所述的字牌游戏数据处理方法，其特征在于，所述第一分类决策包括是否为当前玩家的手牌、是否为当前玩家的盖牌、是否为当前玩家的亮牌、是否为当前玩家摸过的牌、是否为当前玩家出过的牌、是否为当前玩家的下家亮牌、是否为当前玩家的下家摸过的牌、是否为当前玩家的下家出过的牌、是否为当前玩家的上家亮牌、是否为当前玩家的上家摸过的牌、是否为当前玩家的上家出过的牌；

所述第二分类决策包括是否为当前玩家的下家摸牌、是否为当前玩家的下家出牌、是否为当前玩家的上家当前摸牌、是否为当前玩家的上家当前出牌、是否为当前玩家的摸牌。