70山河智能挖机如何进行决策?

山河智能挖机决策流程：

1. **收集和分析数据：**山河智能挖机收集和分析各种数据，包括地质信息、水文信息、地形信息、地质地质信息、以及其他相关数据。
2. **建立模型：**基于收集的数据建立模型，以预测挖出的矿山类型、矿山深度、开采成本等。
3. **评估模型：**对模型进行评估，以确定其预测精度。
4. **做出决策：**根据模型的预测结果，做出决策，例如是否开采该矿山。

决策因素：

• **地质信息：**地质类型、矿山深度、开采成本等。
• **水文信息：**水文特征、水位变化等。
• **地形信息：**地形类型、坡度、水流等。
• **地质地质信息：**地质层序、地质构造等。
• **其他数据：**市场价格、技术指标等。

决策算法：

• **支持向量机 (SVM)：**SVM 是一种用于数据分类的算法，可以用于建立模型来预测挖出的矿山类型。
• **决策树：**决策树是一种用于分类和回归的算法，可以用于建立模型来预测挖出的矿山类型。
• **神经网络：**神经网络是一种用于机器学习的算法，可以用于建立模型来预测挖出的矿山类型。

决策过程中的关键步骤：

• **数据准备：**收集和整理数据。
• **模型训练：**使用训练数据建立模型。
• **模型评估：**使用测试数据评估模型的预测精度。
• **决策：**根据模型的预测结果做出决策。